Publication

Modeling Visual Impairments with Artificial Neural Networks: a Review

Publications associées (35)

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Connectez-vous pour utiliser Chat avec Graph Search

Modeling Visual Impairments with Artificial Neural Networks: a Review

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Task-driven neural network models predict neural dynamics of proprioception: Neural network model weights

Fixing the problems of deep neural networks will require better training data and learning algorithms

Learnable latent embeddings for joint behavioural and neural analysis

Task-driven neural network models predict neural dynamics of proprioception

Breaking the Curse of Dimensionality in Deep Neural Networks by Learning Invariant Representations

Fabrication and validation of an intraneural interface tailored for optic nerve stimulation

Global information processing in feedforward deep networks

Local Kernel Regression and Neural Network Approaches to the Conformational Landscapes of Oligopeptides

Crowding and the importance of grouping and segmentation processes in human vision

Biologically plausible unsupervised learning in shallow and deep neural networks