迈克尔·曼里
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元47年] 杰什万斯·查拉贡德拉 , Kanishka Tyagi公司 , 图沙尔·丘格 , 迈克尔·曼里 :
改进神经网络训练的多重增益自适应。 CCWC公司 2024 : 414-420 2023 [i3] Chinmay Rane公司 , Kanishka Tyagi公司 , Sanjeev S.Malalur公司 , 亚什·辛格 , 迈克尔·曼里 :
最佳输入增益:所有你需要增压的前馈神经网络。 CoRR公司 abs/2303.17732 ( 2023 ) [i2] Chinmay Rane公司 , Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 :
通过动态激活函数优化前馈和卷积神经网络的性能。 CoRR公司 abs/2308.05724 ( 2023 ) 2021 [公元36年] Son Nguyen先生 , 迈克尔·曼里 :
前馈网络的平衡梯度训练。 神经过程。 莱特。 53 ( 三 ) : 1823-1844 ( 2021 ) [j35] Kanishka Tyagi公司 , Chinmay Rane公司 , 比托·艾琳 , 迈克尔·曼里 :
径向基函数神经网络的多级牛顿训练方法。 序列号计算。 科学。 2 ( 5 ) : 366 ( 2021 ) 2020 [公元34年] Kanishka Tyagi公司 , Son Nguyen先生 , 罗希特·拉瓦特 , 迈克尔·曼里 :
多层感知器的二阶训练和尺寸确定。 神经过程。 莱特。 51 ( 1 ) : 963-991 ( 2020 ) [i1] 兰德尔·W·格拉登 , 瓦尔盖塞A.奇拉亚斯 , 亚历山大·费尔柴尔德 , 迈克尔·曼里 , 阿里·R·科米恩 , 亚历克斯·H·维斯 :
优化高纯度锗探测器定时分辨率的高效机器学习方法。 CoRR公司 abs/2004.00008 ( 2020 )
2010年至2019年
2019 [公元33年] Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 :
广义线性分类器的多级训练。 神经过程。 莱特。 50 ( 2 ) : 1341-1360 ( 2019 ) 2017 [公元32年] 梅尔文·德洛伊德·罗宾逊 , 迈克尔·曼里 , Sanjeev S.Malalur公司 , 余昌华 :
前馈网络批训练算法的特性。 神经过程。 莱特。 45 ( 三 ) : 841-854 ( 2017 ) [公元31年] 罗希特·拉瓦特 , 迈克尔·曼里 :
光滑分段线性网络的二阶训练。 神经过程。 莱特。 46 ( 三 ) : 915-942 ( 2017 ) [公元46年] Parastoo Kheirkhah公司 , Kanishka Tyagi公司 , Son Nguyen先生 , 迈克尔·曼里 :
使用牛顿方法对稀疏连接MLP进行结构自适应。 国际JCNN 2017 : 4467-4473 2016 [公元45年] Son Nguyen先生 , Kanishka Tyagi公司 , Parastoo Kheirkhah公司 , 迈克尔·曼里 :
部分仿射不变反向传播。 国际JCNN 2016 : 811-818 [公元44年] 苏米特罗·斯瓦潘·奥迪 , Kanishka Tyagi公司 , 孙阮 , 迈克尔·曼里 :
神经网络分类器中的判别向量变换。 国际JCNN 2016 : 1780-1786 [公元43年] 郝一龙 , Kanishka Tyagi公司 , 罗希特·拉瓦特 , 迈克尔·曼里 :
多类核机器的二阶设计。 国际JCNN 2016 : 3233-3240 2015 [j30] Sanjeev S.Malalur公司 , 迈克尔·曼里 , Praveen Jesudhas公司 :
多层感知器的多个最优学习因子。 神经计算 149 : 1490-1501 ( 2015 ) 2014 [公元42年] 罗希特·拉瓦特 , 库纳尔·沃拉 , 迈克尔·曼里 , 乔塔姆·伊皮 :
使用两阶段特征选择的多变量神经网络预测。 ICMLA公司 2014 : 243-250 [公元41年] Kanishka Tyagi公司 , Nojun Kwak先生 , 迈克尔·曼里 :
基于L的线性判别分析推广的最优共轭梯度算法 1 标准。 ICPRAM公司 2014 : 207-212 [公元40年] 蔡勋 , Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 , Zhi Chen先生 :
针对多层感知器神经网络的多个最佳学习因子,提出了一种基于共轭梯度的高效学习算法。 国际JCNN 2014 : 1093-1099年 2013 [公元39年] 梅尔文·德罗伊德·罗宾逊 , 迈克尔·托马斯·曼里 :
前馈神经网络的两阶段二阶训练。 FLAIRS公司 2013 [公元38年] Aditi S.Godbole公司 , Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 :
基于神经决策的硅缺陷分割。 国际JCNN 2013 : 1-8 [c37] 罗希特·拉瓦特 , 吉格内什·K·帕特尔 , 迈克尔·曼里 :
最大限度地减少网络规模和训练时期数量方面的验证错误。 国际JCNN 2013 : 1-7 [公元36年] 梅尔文·德罗伊德·罗宾逊 , 迈克尔·曼里 :
使用稠密变换矩阵的部分仿射不变训练。 国际JCNN 2013 : 1-6 2011 [公元35年] Kanishka Tyagi公司 , 蔡勋 , 迈克尔·曼里 :
基于模糊C均值聚类的二阶RBF网络构造与训练。 模糊-IEEE 2011 : 248-255 [公元34年] 蔡勋 , Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 :
使用最佳输入归一化训练多层感知器。 模糊-IEEE 2011 : 2771-2778 [公元33年] Praveen Jesudhas公司 , 迈克尔·曼里 , 罗希特·拉瓦特 , Sanjeev S.Malalur公司 :
前馈网络多个最优学习因子的分析与改进。 国际JCNN 2011 : 2593-2600 [公元32年] 巴布·赫曼斯·库马尔·阿斯瓦沙帕 , 迈克尔·曼里 , 罗希特·拉瓦特 :
前馈网络训练的最优输出增益算法。 国际JCNN 2011 : 2609-2616 [公元31年] 蔡勋 , Kanishka Tyagi公司 , 迈克尔·曼里 :
一种用于近似和照明不变图像分割的二阶RBF网络的优化构造和训练。 国际JCNN 2011 : 3120-3126
2000 – 2009
2009 [公元30年] Sanjeev S.Malalur公司 , 迈克尔·曼里 :
使用最佳输入增益的前馈网络训练。 国际JCNN 2009 : 1953-1960 2008 [公元29年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 沃尔特·德拉什米特 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 , 弗朗西斯科·马尔多纳多 :
一种用于前馈网络训练的集成生长修剪方法。 神经计算 71 ( 13至15 ) : 2831-2847 ( 2008 ) [公元28年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 迈克尔·曼里 , 弗朗西斯科·马尔多纳多 :
前馈网络中模式存储的上限。 神经计算 71 ( 16-18 ) : 3612-3616 ( 2008 ) [公元29年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , Sanjeev S.Malalur公司 , 迈克尔·曼里 :
大型机器的小型模型。 FLAIRS公司 2008 : 83-88 2007 [公元27年] 赫马·钱德拉塞卡兰 , 姜丽 , 沃尔特·德拉什米特 , 普拉莫德·拉克希米·纳拉西姆哈 , 余昌华 , 迈克尔·曼里 :
分段线性神经网络的收敛设计。 神经计算 70 ( 4-6 ) : 1022-1039 ( 2007 ) [公元28年] 苏雷卡(Saurabh Sureka) , 迈克尔·曼里 :
具有有序基函数的功能链接网络。 国际JCNN 2007 : 1708-1713 [公元27年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 迈克尔·曼里 , 弗朗西斯科·马尔多纳多 :
前馈网络中模式存储的上限。 国际JCNN 2007 : 1714-1719 [公元26年] A.阿卜杜拉布 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 , Sanjeev S.Malalur公司 , R.G.戈尔 :
分段线性网络分类器。 国际JCNN 2007 : 1750-1755 2006 [公元26年] 姜丽 , 姚建华 , 罗纳德·萨默斯 , 尼古拉斯·彼得里克 , 迈克尔·曼里 , 艾米·哈拉 :
一种用于计算机辅助息肉检测的高效特征选择算法。 国际艺术杂志。 智力。 工具 15 ( 6 ) : 893-916 ( 2006 ) [公元25年] 余昌华 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 , 普拉莫德·拉克希米·纳拉西姆哈 :
一种有效的多层感知器隐层训练方法。 神经计算 70 ( 1-3 ) : 525-535 ( 2006 ) [j24] 姜丽 , 迈克尔·曼里 , Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 余昌华 :
使用分段线性网络进行特征选择。 IEEE传输。 神经网络 17 ( 5 ) : 1101-1115 ( 2006 ) [公元25年] 穆罕默德·阿勒贝德 , Khosrow Behbehani公司 , 约翰·伯克 , 埃德加·A·卢卡斯 , 迈克尔·曼里 :
一种利用心率变异性时频图的模糊分类检测阻塞性睡眠呼吸暂停的新方法。 EMBC(补充) 2006 : 6493-6496 [公元24年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 沃尔特·H·德拉希米特 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 , F.J.马尔多纳多 :
快速生成一系列经过训练和验证的前馈网络。 FLAIRS公司 2006 : 706-712年 2005 [公元23年] 姜丽 , 迈克尔·曼里 , 余昌华 , D.兰德尔·威尔逊 :
带修剪的原型分类器设计。 国际艺术杂志。 智力。 工具 14 ( 1-2 ) : 261-280 ( 2005 ) [公元22年] R.G.戈尔 , 姜丽 , 迈克尔·曼里 , 刘丽敏 , 余昌华 , 约翰·魏 :
基于回归的神经网络分类器迭代设计。 国际艺术杂志。 智力。 工具 14 ( 1-2 ) : 281-302 ( 2005 ) [公元21年] 余昌华 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 :
非奇异预处理对前馈网络训练的影响。 国际J模式识别。 Artif公司。 智力。 19 ( 2 ) : 217-247 ( 2005 ) 【c23】 余昌华 , 迈克尔·曼里 , Pramod Lakshmi Narasimha公司 :
非线性网络训练对仿射变换输入的敏感性。 FLAIRS公司 2005 : 591-597 [公元22年] Pramod Lakshmi Narasimha公司 , 迈克尔·曼里 , 余昌华 :
基于冗余减少的非线性网络时间序列预测。 FLAIRS公司 2005 : 834-835年 2004 【c21】 余昌华 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 :
MLP训练对输入特征去相关的不变性。 亚麻布 2004 : 682-687 [公元20年] 余昌华 , 迈克尔·曼里 , 姜丽 :
通过Hessian矩阵信息进行隐藏层训练。 FLAIRS公司 2004 : 688-694 [第19条] 姜丽 , 迈克尔·曼里 , 刘丽敏 , 余昌华 , 约翰·魏(John Wei) :
神经分类器的迭代改进。 FLAIRS公司 2004 : 700-705 [第18条] 姜丽 , 迈克尔·曼里 , 余昌华 :
基于原型的带修剪的分类器设计。 FLAIRS公司 2004 : 706-712年 [第17条] 姜丽 , 祁连梁 , 迈克尔·曼里 :
一种用于Rician平坦衰落信道解调的非线性滤波方法。 全球通讯社 2004 : 813-817 [第16条] 姜丽 , 祁连梁 , 迈克尔·曼里 :
使用改进的SOM网络的无线ATM网络解调。 ICASSP(5) 2004 : 669-672 [第15条] 姜丽 , 祁连梁 , 迈克尔·曼里 :
TDMA系统中模型简化的共信道干扰抑制。 PIMRC公司 2004 : 1302-1306 2003 [第14条] F.J.马尔多纳多 , 迈克尔·曼里 :
基于Schmidt程序的MLP设计的伪遗传算法。 神经网络与计算智能 2003 : 197-202 [第13条] 姜丽 , 祁连梁 , 迈克尔·曼里 :
基于无监督学习算法的多径卫星通信自适应信道均衡。 PIMRC公司 2003 : 730-734 [第12条] 姜丽 , 祁连梁 , 迈克尔·曼里 , Tae-Hoon Kim先生 :
无线ATM网络协议辅助的半盲解调器。 PIMRC公司 2003 : 2009年3月29日 2000 [公元20年] 赫马·钱德拉塞卡兰 , 陈洪翰 , 迈克尔·曼里 :
非线性逼近器中基函数的剪枝。 神经计算 34 ( 1-4 ) : 29-53 ( 2000 ) [公元19年] 王子琴 , 迈克尔·曼里 , 杰弗里·斯齐亚诺 :
LMS学习算法:关于收敛性的误解和新结果。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 11 ( 1 ) : 47-56 ( 2000 )
1990 – 1999
1999 [公元18年] 陈洪汉 , 迈克尔·曼里 , 赫马·钱德拉塞卡兰 :
利用多组线性方程的神经网络训练算法。 神经计算 25 ( 1-3 ) : 55-72 ( 1999 ) [第11条] 伊亚布·萨赫尼尼 , 迈克尔·曼里 , 赫马·钱德拉塞卡兰 :
三角网络的迭代改进。 国际JCNN 1999 : 1275-1280 [第10条] 赫马·钱德拉塞卡兰 , 迈克尔·曼里 :
分段线性神经网络的收敛设计。 国际JCNN 1999 : 1339-1344 1998 【c9】 谢成雄 , 迈克尔·曼里 , 婷成昌 :
从训练数据计算Cramer-Rao最大值的后验下限。 SMC公司 1998 : 1691-1695 1997 [公元17年] 迈克尔·道森 , 阿德里安·K·冯 , 迈克尔·曼里 :
基于稳健统计的估计器,用于从雷达测量中检索土壤水分。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 35 ( 1 ) : 57-67 ( 1997 ) 1996 [公元16年] 迈克尔·曼里 , 史蒂芬·J·阿波罗 , 羌余 :
最小均方估计和神经网络。 神经计算 13 ( 1 ) : 59-74 ( 1996 ) 1995 [公元15年] 威廉·魏德曼 , 迈克尔·曼里 , 洪春瑶 , 魏功 :
通过数字手印识别问题比较神经网络和最近邻分类器。 IEEE传输。 神经网络 6 ( 6 ) : 1524-1530 ( 1995 ) 【c8】 梁微 , 迈克尔·曼里 , 羌余 , 迈克尔·道森 , 阿德里安·K·冯 :
非高斯信号和参数的随机Cramer-Rao界。 ICASSP公司 1995 : 3367-3369 1993 [公元14年] 卫工 , K·R·饶 , 迈克尔·曼里 :
渐进式图像传输。 IEEE传输。 电路系统。 视频技术。 三 ( 5 ) : 380-383 ( 1993 ) [j13] 陈木松 , 迈克尔·曼里 :
使用多项式基函数的多层感知器的常规建模。 IEEE传输。 神经网络 4 ( 1 ) : 164-166 ( 1993 ) [j12] 优素福·赛福拉 , 迈克尔·曼里 :
基于分类的邮政编码分割。 IEEE传输。 系统。 曼赛本。 23 ( 5 ) : 1437-1443 ( 1993 ) 1992 [公元11年] 魏功 , K·R·饶 , 迈克尔·曼里 :
使用自监督反向传播神经网络的渐进式图像传输。 J.电子成像 1 ( 1 ) : 88-94 ( 1992 ) [公元10年] 卡米亚尔·罗哈尼 , 陈木松 , 迈克尔·曼里 :
基于直接多项式映射的神经子网设计。 IEEE传输。 神经网络 三 ( 6 ) : 1024-1026 ( 1992 ) [公元9年] 洪春瑶 , 迈克尔·曼里 :
利用判别函数自动确定分类器中的拒绝阈值。 IEEE传输。 信号处理。 40 ( 三 ) : 711-713 ( 1992 ) [j8] 拉尔斯·安德森 , 洪春瑶 , 迈克尔·曼里 :
能量谱密度的递归近似。 IEEE传输。 信号处理。 40 ( 12 ) : 3059-3062 ( 1992 ) 【c7】 卡米亚尔·罗哈尼 , 迈克尔·曼里 :
用于图像处理的非线性神经网络滤波器。 ICASSP公司 1992 : 373-376 1991 [j7] 洪振佑 , 迈克尔·曼里 :
最近邻分类器的迭代改进。 神经网络 4 ( 4 ) : 517-524 ( 1991 ) 1990 [j6] 洪春瑶 , 迈克尔·曼里 :
高斯分类器的迭代改进。 神经网络 三 ( 4 ) : 437-443 ( 1990 ) [j5] 菲利普·汤普森 , 迈克尔·曼里 :
频域加权函数外推方法。 IEEE传输。 阿库斯特。 语音信号处理。 38 ( 8 ) : 1395-1402 ( 1990 ) 【c6】 陈木松 , 迈克尔·曼里 :
使用幂级数的反向传播表示定理。 国际JCNN 1990 : 643-648 【c5】 洪春瑶 , 迈克尔·曼里 :
最近邻分类器的Sigma-pi实现。 国际JCNN 1990 : 667-672 【c4】 洪卓耀 , 迈克尔·曼里 :
高斯分类器的Sigma-pi实现。 国际JCNN 1990 : 825-830个
1980年至1989年
1989 【j4】 林春秋(Chun-Chau Lin) , 迈克尔·曼里 :
一种新的离散信号平均算法。 IEEE传输。 阿库斯特。 语音信号处理。 37 ( 三 ) : 340-345 ( 1989 ) [j3] 石松青 , 迈克尔·曼里 :
IIR数字滤波器的相位改进。 IEEE传输。 阿库斯特。 语音信号处理。 37 ( 10 ) : 1627-1631 ( 1989 ) 1988 [注2] 拉希德·齐亚·汗 , 拉尔斯·安德森 , 迈克尔·曼里 :
能量谱密度的泰勒级数近似。 IEEE传输。 阿库斯特。 语音信号处理。 36 ( 1 ) : 102-105 ( 1988 ) 【c3】 菲利普·J·汤普森 , 迈克尔·曼里 :
一种高效、抗噪、线性外推器。 ICASSP公司 1988 : 1750-1753 1987 【c2】 迈克尔·曼里 , C.T.哈德斯顿 :
使用离散傅里叶变换的自相关进行参数估计。 ICASSP公司 1987 : 1493-1496 1986 [j1] H.-C.卢 , 迈克尔·曼里 :
有效计算信号和噪声方差。 IEEE传输。 阿库斯特。 语音信号处理。 34 ( 4 ) : 1002-1004 ( 1986 ) 1984 【c1】 迈克尔·曼里 :
利用隐式相位的参数估计算法。 ICASSP公司 1984 : 197-199