A non-invasive heart rate prediction method using a convolutional approach

E Karapinar, E Sevinc - Medical & Biological Engineering & Computing, 2024‏ - Springer
The research focuses on leveraging convolutional neural networks (CNNs) to enhance the
analysis of physiological signals, specifically photoplethysmogram (PPG) data which is a …

Sıhhiye Bölgesi Hava Kalitesi İndeksinin Aşırı Öğrenme Makineleri ve Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

B Baran - Researcher, 2022‏ - dergipark.org.tr
Bu çalışma ile Sıhhiye bölgesindeki hava kalitesi indeksinin (HKİ) hem aşırı öğrenme
makineleri (AÖM) hem de yapay sinir ağları (YSA) algoritmaları ile tahmin edilmesi …

The Effect of Hidden Neurons in Single-Hidden Layer Feedforward Neural Networks

E Sevinç - Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2019‏ - dergipark.org.tr
Son on yılda Yapay Zeka, derin öğrenme ve sinir ağlarının gerçek zamanlı birçok problemi
inanılmaz derecede hızla çözebilen güçlü makine öğrenmesi teknikleri kullanmaları, bu …

Metaheuristic optimization in neural network model for seasonal data

B Warsito, R Santoso, H Yasin - … Computing Electronics and …, 2021‏ - telkomnika.uad.ac.id
The use of metaheuristic optimization techniques in obtaining the optimal weights of neural
network model for the time series was the main part of this research. The three optimization …

[PDF][PDF] A STUDY OF ACTIVATION FUNCTIONS IN NEURAL NETWORK VARIANT TECHNIQUE

OO TUNDE, OO STEPHEN, IW OLADIMEJI… - 2023‏ - cambridgenigeriapub.com
Activation functions are an extremely important part of the artificial neural networks that are
used to calculate weighted and biases and also to generate the outputs of neural network …

[PDF][PDF] Tek Gizli Katmanlı İleri Beslemeli Sinir Ağlarında Gizli Nöronların Etkisi

E SEVİNÇ - International Journal of InformaticsTechnologies, 2019‏ - academia.edu
Son on yılda Yapay Zeka, derin öğrenme ve sinir ağlarının gerçek zamanlı birçok problemi
inanılmaz derecede hızla çözebilen güçlü makine öğrenmesi teknikleri kullanmaları, bu …