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GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification
GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification
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GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification

Frid-Adar, Maayan ; Diamant, Idit ; Klang, Eyal ; Amitai, Michal ; Goldberger, Jacob ; Greenspan, Hayit

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-12, Vol.321, p.321-331 [Periódico revisado por pares]

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Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization
Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization
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Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization

Shaham, Uri ; Yamada, Yutaro ; Negahban, Sahand

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.195-204 [Periódico revisado por pares]

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Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
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Convolutional neural networks for hyperspectral image classification

Yu, Shiqi ; Jia, Sen ; Xu, Chunyan

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-01, Vol.219, p.88-98 [Periódico revisado por pares]

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Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting
Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting
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Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting

Ding, Yukai ; Zhu, Yuelong ; Feng, Jun ; Zhang, Pengcheng ; Cheng, Zirun

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-08, Vol.403, p.348-359 [Periódico revisado por pares]

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Review the state-of-the-art technologies of semantic segmentation based on deep learning
Review the state-of-the-art technologies of semantic segmentation based on deep learning
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Review the state-of-the-art technologies of semantic segmentation based on deep learning

Mo, Yujian ; Wu, Yan ; Yang, Xinneng ; Liu, Feilin ; Liao, Yujun

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-07, Vol.493, p.626-646 [Periódico revisado por pares]

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A unified deep artificial neural network approach to partial differential equations in complex geometries
A unified deep artificial neural network approach to partial differential equations in complex geometries
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A unified deep artificial neural network approach to partial differential equations in complex geometries

Berg, Jens ; Nyström, Kaj

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-11, Vol.317, p.28-41 [Periódico revisado por pares]

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CLIP4Clip: An empirical study of CLIP for end to end video clip retrieval and captioning
CLIP4Clip: An empirical study of CLIP for end to end video clip retrieval and captioning
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CLIP4Clip: An empirical study of CLIP for end to end video clip retrieval and captioning

Luo, Huaishao ; Ji, Lei ; Zhong, Ming ; Chen, Yang ; Lei, Wen ; Duan, Nan ; Li, Tianrui

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-10, Vol.508, p.293-304 [Periódico revisado por pares]

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Unsupervised real-time anomaly detection for streaming data
Unsupervised real-time anomaly detection for streaming data
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Unsupervised real-time anomaly detection for streaming data

Ahmad, Subutai ; Lavin, Alexander ; Purdy, Scott ; Agha, Zuha

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-11, Vol.262, p.134-147 [Periódico revisado por pares]

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Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks
Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks
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Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks

Lu, Yang ; Yi, Shujuan ; Zeng, Nianyin ; Liu, Yurong ; Zhang, Yong

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-12, Vol.267, p.378-384 [Periódico revisado por pares]

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DeepCrack: A deep hierarchical feature learning architecture for crack segmentation
DeepCrack: A deep hierarchical feature learning architecture for crack segmentation
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DeepCrack: A deep hierarchical feature learning architecture for crack segmentation

Liu, Yahui ; Yao, Jian ; Lu, Xiaohu ; Xie, Renping ; Li, Li

Neurocomputing (Amsterdam), 2019-04, Vol.338, p.139-153 [Periódico revisado por pares]

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