Application of Transformer-based Neural Networks in Multiomics Studies

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Szepesi Nagy István
További közreműködők:	Ligeti Balázs (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2024-01-29
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/20027

Hasonló tételek

Optimizing Transformer-based Neural Networks for Enhanced Ab Initio Gene Prediction in ESKAPE Pathogens
Szerző: Ortiz Nicole
Megjelent: (2024)

Study of artificial neural network pruning strategies
Szerző: Belánszki Tibor
Megjelent: (2023)

Applications of Cellular Neural/Nonlinear Networks in Physics
Szerző: Ercsey-Ravasz Mária-Magdolna
Megjelent: (2008)

Studying the dynamics of a neural network model of the hippocampus
Szerző: Steinbach-Németh Orsolya
Megjelent: (2014)

EEG Signal Classification with neural networks for BMI Applications
Szerző: Kutasi Balázs
Megjelent: (2023)

Study of pruning strategies and its effectiveness in artificial neural networks
Szerző: Dulovits Árpád
Megjelent: (2023)

Applying neural network based algorithms in communication technology
Szerző: Tisza Dávid
Megjelent: (2019)

Investigation of the application of transformer models in microbiome analyses
Szerző: Filyó Bendegúz
Megjelent: (2024)

Processing echocardiogram images with neural network
Szerző: Soós András László
Megjelent: (2022)

Preventing Overconfident Responses in Neural Networks
Szerző: Bódis Viktor
Megjelent: (2014)

Brain age prediction based on convolutional neural networks trained on T1 weighted MRI volumes
Szerző: Kemenczky Péter
Megjelent: (2015)

Classification performance improvements for deep neural networks
Szerző: Halász András Pál
Megjelent: (2015)

Evaluation of pruning methods for artificial neural networks
Szerző: Borcsiczky Judit
Megjelent: (2023)

Development of neural networks for heart slice segmentation
Szerző: Rácz Adrienn
Megjelent: (2025)

Classification of motor imagery EEG signals using neural networks
Szerző: Nagy Nikoletta
Megjelent: (2024)

Increasing the robustness of deep neural networks against adversarial attacks and solving other prominent problems in the application of machine learning
Szerző: Jalal Alafandi
Megjelent: (2023)

Comparison of bio-inspired neural networks for continual learning
Szerző: Joós András György
Megjelent: (2023)

Fast banknote recognition on image flows with deep neural networks
Szerző: Anley Zelalem Birhan
Megjelent: (2016)

Exploitation, detection and prevention of Adversarial Attacks on Deep Neural Networks
Szerző: Kontár Soma Gábor
Megjelent: (2015)

Trained neural network on electromyographic data for the control of cranking movements
Szerző: Radeleczki Balázs
Megjelent: (2021)

Artificial bone scintigraphy image generation using neural networks
Szerző: Prajczer Péter
Megjelent: (2022)

Modernisation and transformation of the Rome Convention on the law applicable to contractual obligations into a Community instrument
Szerző: Danicz Linda
Megjelent: (2005)

Cooperative control of two robotic arms with separate deep neural networks
Szerző: Tihanyi Kinga
Megjelent: (2016)

Trichinella spiralis parasite detection in microfluidic systems using neural networks
Szerző: Kufcsák Péter
Megjelent: (2021)

Visualization and Interpretation of Artificial Neural Networks for the Analysis of Cardiac Ultrasound Recordings
Szerző: Szigeti Mark Bence
Megjelent: (2022)

Driver profile clustering on handcrafted feature set using artificial neural networks
Szerző: Bogdány Péter
Megjelent: (2012)

Random Walk and Its Application in Network Analysis Used for Gene Prioritization
Szerző: Oláh Balázs
Megjelent: (2011)

An Analytical Study of Loop Tiling for a Large-Scale Unstructured Mesh Application
Szerző: Giles M B, et al.
Megjelent: (2012)

In vitro and in vivo validation of modular polymer-based flexible neural probes
Szerző: Pásztor Boldizsár
Megjelent: (2024)

Optimization-based analysis and control of complex networks with nonlinear dynamics
Szerző: Rudan János
Megjelent: (2014)

Metamaterial Resonator Based Microwave Sensing for Biological Application
Szerző: Incze Denissza
Megjelent: (2022)

Application of post-GWAS network analysis methods for understanding the role of genetics in migraine
Szerző: Lehoczky Csilla
Megjelent: (2025)

Transformative Hope? Lecture on the Ceremony of Honorary Doctorate at the Pázmány Péter Catholic University /
Szerző: Jan De Groof
Megjelent: (2022)

Deep Learning based methods fo data classification in sensor networks
Szerző: Bagdi Richárd Mózes
Megjelent: (2014)

PSD2 based web-application for Open Banking analysis
Szerző: Steiner Ádám
Megjelent: (2023)

The theory of surface plasmon resonance based instruments and it's analysis of applications
Szerző: Gál Árpád László
Megjelent: (2009)

Psychiatric disorder recognition and quantifying stages of progression through movement analysis, with the help of artificial neural networks
Szerző: Fráter Csenge
Megjelent: (2015)

The Transformation of Slapstick in the Works of Buster Keaton
Szerző: Keller Ilona
Megjelent: (2024)

Studying bacteria-bacteriophage dynamics in microbial communities via agent-based modelling
Szerző: Varga Márta
Megjelent: (2014)

Fast three-dimensional two-photon scanning methods for studying neuronal physiology on cellular and network level
Szerző: Katona Gergely
Megjelent: (2014)