Sinyal İşleme alanında öne çıkan makaleler
Pofolia’nın havuzunda Sinyal İşleme alt dalından 84 makale var (2012–2023). Aşağıdaki liste en çok atıf alandan başlar.
En çok atıf alanlar
Sıralama atıf sayısına göre. Atıf zamanla biriktiği için bu liste doğal olarak birkaç yıl önce yayımlanmış çalışmalara ağırlık verir; alanın bugünü için “son eklenenler” bölümüne bak.
Veri madenciliği: kavramlar ve teknikler
Data mining: concepts and techniques
Choice Reviews Online · 2012 · 28.876 atıf
Bu kitabın ikinci baskısı, karmaşık veri türlerinin madenciliğindeki son gelişmeleri yansıtan, büyük veri kümelerindeki desenleri keşfetmek için kavramları ve teknikleri önemli ölçüde güncellemektedir.
Sıralı Modellemede Kapılı Tekrarlayan Sinir Ağlarının Ampirik Değerlendirmesi
Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling
arXiv (Cornell University) · 2014 · 10.809 atıf · Açık erişim
Kapılı tekrarlayan birimler (GRU'lar) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları, sıralı modelleme görevlerinde geleneksel tanh gibi tekrarlayan birimlerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterir ve GRU'lar LSTM'lerle karşılaştırılabilir performans sergiler.
Yüksek Verimli Video Kodlama (HEVC) Standardına Genel Bakış
Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2012 · Q1 · SJR 2.00 · FWCI 440.13 · 8.131 atıf
Yaklaşan Yüksek Verimli Video Kodlama (HEVC) standardı, mevcut standartlara kıyasla aynı algılanan video kalitesi için yaklaşık %50 bit hızında azalma sağlamayı hedeflemektedir.
LSTM: Bir Arama Alanı Odysseia'sı
LSTM: A Search Space Odyssey
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems · 2016 · Q1 · SJR 3.00 · FWCI 383.53 · 6.889 atıf
Sekiz Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) varyantının büyük ölçekli bir analizi, hiçbirinin standart LSTM mimarisini önemli ölçüde geride bırakmadığını ve unutma kapısı ile çıkış aktivasyon fonksiyonunu en kritik bileşenler olarak öne çıkardığını buldu.
Informer: Uzun Dizi Zaman Serileri Tahmini İçin Verimli Transformer'ın Ötesinde
Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2021 · SJR 1.00 · 6.292 atıf · Açık erişim
Informer, Transformer'ın karesel karmaşıklık ve bellek sorunlarını ele alarak uzun dizi zaman serileri tahminini (LSTF) önemli ölçüde iyileştiren yeni bir Transformer tabanlı modeldir.
Stokastik Geometri ve Uygulamaları
Stochastic Geometry and its Applications
Wiley series in probability and statistics · 2013 · FWCI 65.27 · 4.516 atıf
Fizik, malzeme bilimi, mühendislik, biyoloji ve çevre bilimlerinde temel bir alan olan stokastik geometri ve mekansal istatistik üzerine klasik bir eserin güncellenmiş bir baskısıdır.
İşbirlikçi Filtreleme için Tahmin Algoritmalarının Ampirik Analizi
Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering
arXiv (Cornell University) · 2013 · 4.515 atıf · Açık erişim
Karar ağaçlarına sahip Bayes ağları ve korelasyon yöntemleri, çeşitli koşullar altında işbirlikçi filtreleme görevlerinde Bayes kümeleme ve vektör-benzerliği yöntemlerinden daha iyi performans göstermiştir.
Çok Modlu Makine Öğrenmesi: Bir Anket ve Taksonomi
Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 2018 · Q1 · SJR 4.00 · FWCI 153.08 · 4.343 atıf
Bu anket, basit füzyon kategorilerinin ötesine geçerek temsil, çeviri, hizalama, füzyon ve ortak öğrenme gibi temel zorlukları belirleyen çok modlu makine öğrenmesi için yeni bir taksonomi sunmaktadır.
WaveNet: Ham Ses Dalga Biçimleri İçin Üretken Bir Model
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
arXiv (Cornell University) · 2016 · 3.622 atıf · Açık erişim
WaveNet, her ses örneğini önceki tüm örneklere göre tahmin ederek ham ses dalga biçimleri üreten derin bir sinir ağıdır ve metinden konuşmaya sentezinde son teknoloji doğallık seviyesine ulaşır.
Audio Set: Ses olayları için bir ontoloji ve insan tarafından etiketlenmiş bir veri kümesi
Audio Set: An ontology and human-labeled dataset for audio events
2017 · 3.003 atıf
YouTube videolarından insan tarafından manuel olarak etiketlenmiş 632 ses olayı sınıfını içeren yeni ve büyük ölçekli bir veri kümesi olan Audio Set, ses olayı tanıma araştırmalarındaki veri eksikliğini gidermek için oluşturuldu.
librosa: Python'da Ses ve Müzik Sinyal Analizi
librosa: Audio and Music Signal Analysis in Python
Proceedings of the Python in Science Conferences · 2015 · 2.971 atıf · Açık erişim
Ses ve müzik sinyal işleme için bir Python paketi olan Librosa, müzik bilgi erişimi görevleri için yaygın olarak kullanılan işlevlerin uygulamalarını sunan 0.4.0 sürümünü yayınladı.
Transformatörler Zaman Serisi Tahmini İçin Etkili mi?
Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2023 · SJR 1.00 · 2.709 atıf · Açık erişim
Basit tek katmanlı doğrusal modeller (LTSF-Linear), dokuz gerçek dünya veri kümesinde karmaşık Transformatör tabanlı modellere şaşırtıcı bir şekilde daha iyi performans gösteriyor.
DBSCAN Yeniden İncelendi, Yeniden
DBSCAN Revisited, Revisited
ACM Transactions on Database Systems · 2017 · Q2 · FWCI 70.42 · 2.652 atıf
Bu makale, DBSCAN algoritmasına yönelik önceki bir eleştirinin yanlış yönlendirildiğini savunuyor ve performans sorunlarını algoritmanın kendisinden ziyade uzamsal indeks varsayımlarına bağlıyor.
Büyük ölçekli ses sınıflandırması için CNN mimarileri
CNN architectures for large-scale audio classification
2017 · 2.478 atıf
Görüntü sınıflandırmasından uyarlanan Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), 70 milyon eğitim videosunu içeren devasa bir ses sınıflandırma görevinde güçlü performans gösteriyor.
WaveNet: Ham Ses Üretimi İçin Üretken Bir Model
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
arXiv (Cornell University) · 2016 · 2.472 atıf
WaveNet, her ses örneğini önceki tüm örneklere göre tahmin ederek ham ses dalga formları üreten yeni bir derin sinir ağıdır ve metinden konuşmaya sentezinde son teknoloji doğallık seviyesine ulaşır.
Drebin: Cep Telefonunuzda Etkili ve Açıklanabilir Android Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti
Drebin: Effective and Explainable Detection of Android Malware in Your Pocket
2014 · 2.302 atıf
Drebin, akıllı telefonlarda doğrudan kötü amaçlı yazılımı tespit eden, %94 oranında kötü amaçlı yazılımı az sayıda yanlış alarmla belirleyen yeni ve hafif bir yöntemdir.
Temel Bileşen Analizi Üzerine Bir Ders Kitabı
A Tutorial on Principal Component Analysis
arXiv (Cornell University) · 2014 · 2.272 atıf · Açık erişim
Bu ders kitabı, yaygın olarak kullanılan ancak sıklıkla yanlış anlaşılan Temel Bileşen Analizi'ni (PCA) basitleştirmeyi amaçlamaktadır; basit kavramlardan türetilen matematiksel temelleri ve sezgisel anlayışı inşa ederek bu tekniğin gizemini ortadan kaldırmayı hedeflemektedir.
Eksik Değerlere Sahip Çok Değişkenli Zaman Serileri İçin Tekrarlayan Sinir Ağları
Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series with Missing Values
Scientific Reports · 2018 · Q1 · FWCI 134.56 · 2.163 atıf · Açık erişim
Yeni bir derin öğrenme modeli olan GRU-D, eksik veri örüntülerini etkili bir şekilde kullanarak çok değişkenli zaman serisi tahminini iyileştirir ve mevcut yöntemleri geride bırakır.
Android Kötü Amaçlı Yazılımlarını İncelemek: Karakterizasyon ve Evrim
Dissecting Android Malware: Characterization and Evolution
2012 · 2.149 atıf
Araştırmacılar, Ağustos 2010 ile Ekim 2011 tarihleri arasında toplanan 1.200'den fazla Android kötü amaçlı yazılım örneğini karakterize ederek, mevcut antivirüs yazılımlarını atlatmak için hızla evrimleştiklerini ortaya koydu.
VoxCeleb: Büyük Ölçekli Konuşmacı Tanımlama Veri Seti
VoxCeleb: A Large-Scale Speaker Identification Dataset
2017 · 2.144 atıf
Bilgisayarlı görü tekniklerini kullanan tam otomatik bir işlem hattı, 1.000'den fazla ünlüyü içeren yüz binlerce konuşmadan oluşan büyük ölçekli, 'gerçek dünya' koşullarında elde edilmiş bir konuşmacı tanımlama veri seti olan VoxCeleb'i oluşturmak için geliştirilmiştir.
Son eklenenler
Zaman Serilerinde Transformatörler: Bir Derleme
Transformers in Time Series: A Survey
2023 · 1.020 atıf · Açık erişim
Bu derleme, zaman serisi analizi için uyarlanmış Transformatör modellerini sistematik olarak incelemekte, uzun menzilli bağımlılıkları yakalamadaki güçlü yönlerini ve tahmin, anomali tespiti ve sınıflandırma gibi uygulamalarını vurgulamaktadır.
Transformatörler Zaman Serisi Tahmini İçin Etkili mi?
Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2023 · SJR 1.00 · 2.709 atıf · Açık erişim
Basit tek katmanlı doğrusal modeller (LTSF-Linear), dokuz gerçek dünya veri kümesinde karmaşık Transformatör tabanlı modellere şaşırtıcı bir şekilde daha iyi performans gösteriyor.
Metaverse Üzerine Bir İnceleme: Temeller, Güvenlik ve Gizlilik
A Survey on Metaverse: Fundamentals, Security, and Privacy
IEEE Communications Surveys & Tutorials · 2022 · Q1 · SJR 14.00 · FWCI 133.02 · 1.230 atıf
Bu inceleme, gelişmekte olan metaverse'deki temel zorlukları ve güvenlik/gizlilik tehditlerini belirleyerek, ölçeklenebilirlik ve birlikte çalışabilirlik gibi sorunları ele almak için üçlü dünya etkileşimlerine sahip yeni bir dağıtılmış mimari önermektedir.
AST: Sesuv Spektrumu Transformatörü
AST: Audio Spectrogram Transformer
2021 · 1.006 atıf
Audio Spectrogram Transformer (AST), ses sınıflandırması için ilk tamamen dikkat mekanizmasına dayalı modeldir ve 0.485 mAP (AudioSet), %95.6 doğruluk (ESC-50) ve %98.1 doğruluk (Speech Commands V2) ile yeni en iyi sonuçları elde etmiştir.
Çok Yönlü Video Kodlama (VVC) Standardına ve Uygulamalarına Genel Bakış
Overview of the Versatile Video Coding (VVC) Standard and its Applications
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2021 · Q1 · SJR 2.00 · FWCI 147.63 · 1.650 atıf · Açık erişim
Temmuz 2020'de tamamlanan Çok Yönlü Video Kodlama (VVC) standardı, eşit kalitede HEVC'ye göre yaklaşık %50 ve AVC'ye göre yaklaşık %75 bit hızı azaltımı sağlamakta, HDR, 360° video ve ekran içeriği gibi çeşitli uygulamaları desteklemektedir.
Bu alanı günlük akışına ekle
İlgi alanlarını seç, her gün alanındaki yeni makaleler Türkçe özetleriyle önüne gelsin. Özetlerin tamamı uygulamada.
Uygulamayı aç