Ítems etiquetados con GODINO

A method for the construction of minimum redundancy codes

Autor/es: David A. Huffman
Fecha: 1952-09
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Tecnología de comunicaciones, Teoría de la información
Publicado en: Proceedings of the IRE (Volume: 40, Issue: 9, Sept. 1952, Pages: 1098-1101).
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The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain

Autor/es: F. Rosenblatt.
Fecha: 1958-11
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información
Publicado en: Psychological Review, 65(6), 386-408, november 1958.
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High-speed convolution and correlation

Autor/es: Thomas G. Stockham.
Fecha: 1966-04
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Proceso de señal
Publicado en: American Federation of Information Processing Societies AFIPS '66 (Spring): Proceedings of the April 26-28, 1966, Spring joint computer conference. April 1966. Pages 229-233.
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Discrete Cosine Transform

Autor/es: N. Ahmed; T. Natarajan; K.R. Rao.
Fecha: 1974-01
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Ciencia en general, Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: IEEE Transactions on Computers (Volume: C-23, Issue: 1, Jan. 1974, Pages: 90-93).
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Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm

Autor/es: A.P.Dempster, N.M.Laird, D.B.Rubin.
Fecha: 1977-09
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 39, No. 1. (September, 1977), pp.1-22. Pages 22-38 contain 'Discussion on the Paper by Professor Dempster et al.'
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The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part I: Continuous-time signals

Autor/es: T. Claasen, W. Mecklenbrauker.
Fecha: 1980-01
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Ciencia en general, Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: Philips Journal of Research, vol. 35, 217-250.
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The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part II: Discrete time signals

Autor/es: T. Claasen, W. Mecklenbrauker.
Fecha: 1980-01
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Ciencia en general, Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: Philips Journal of Research, vol. 35, 276-300.
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The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part III: Relations with other time-frequency distributions

Autor/es: T. Claasen, W. Mecklenbrauker.
Fecha: 1980-01
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Ciencia en general, Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: Philips Journal of Research, vol. 35. 372-389.
Ver en RESEARCHGATE.NET/

Self-organized formation of topologically correct feature maps

Autor/es: Teuvo Kohonen.
Fecha: 1982-01
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Biol. Cybern. 43, 59-69 (1982)
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Orthonormal bases of compactly supported wavelets

Autor/es: Ingrid Daubechies.
Fecha: 1988-10
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Ciencia en general, Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: Communictions on Pure and Applied Mathematics. Volume 41, Issue 7, October 1988, Pages 909-996.
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Handwritten digit recognition with a Back-Propagation Network

Autor/es: Yann LeCun, Bernhard Boser, John Denker, Donnie Henderson, R. Howard, Wayne Hubbard, Lawrence Jackel.
Fecha: 1989-12
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS 1989).
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Backpropagation through time: what it does and how to do it

Autor/es: P.J. Werbos
Fecha: 1990-10
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Sistemas de control
Publicado en: Proceedings of the IEEE (Volume: 78, Issue: 10, Oct. 1990, Pages: 1550-1560).
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Blind separation of sources, part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture

Autor/es: Christian Jutten, Jeanny Herault.
Fecha: 1991-07
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Signal Processing, Volume 24, Issue 1, July 1991, Pages 1-10.
Ver en SCIENCEDIRECT.COM

Support-vector networks

Autor/es: Corinna Cortes, Vladimir Vapnik
Fecha: 1995-09
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información
Publicado en: Machine Learning, 20, 273-297 (1995)
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The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis

Autor/es: Norden E. Huang, Zheng Shen, Steven R. Long, Manli C. Wu, Hsing H. Shih, Quanan Zheng, Nai-Chyuan Yen, Chi Chao Tung and Henry H. Liu.
Fecha: 1998-03
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Proceedings of The Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. 08 March 1998, Volume 454. Issue 1971, Pages 903-995.
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Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information

Autor/es: Emmanuel J. Candès, Justin Romberg, Terence Tao.
Fecha: 2006-02
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Imágenes, Matemáticas, Proceso de señal
Publicado en: IEEE Transactions on Information Theory (Volume: 52, Issue: 2, Feb. 2006, Pages: 489-509).
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A fast learning algorithm for deep belief nets

Autor/es: Geoffrey E Hinton, Simon Osindero, Yee-Whye Teh.
Fecha: 2006-07
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Neural Computation (2006) 18 (7): 1527-1554. July 01 2006.
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Variational Mode Decomposition

Autor/es: Konstantin Dragomiretskiy; Dominique Zosso.
Fecha: 2014-02
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: IEEE Transactions on Signal Processing (Volume: 62, Issue: 3, Feb.1, 2014, Pages: 531-544).
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Generative adversarial nets

Autor/es: Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio.
Fecha: 2014-06
Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
Palabras clave: Aplicaciones industriales, Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal
Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014).
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A method for the construction of minimum redundancy codes

The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain

High-speed convolution and correlation

Discrete Cosine Transform

Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm

The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part I: Continuous-time signals

The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part II: Discrete time signals

The Wigner distribution - a tool for time-frequency signal analysis. Part III: Relations with other time-frequency distributions

Self-organized formation of topologically correct feature maps

Orthonormal bases of compactly supported wavelets

Handwritten digit recognition with a Back-Propagation Network

Backpropagation through time: what it does and how to do it

Blind separation of sources, part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture

Support-vector networks

The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis

Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information

A fast learning algorithm for deep belief nets

Variational Mode Decomposition

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