البحث في الجريدة الرسمية

الجريدة الرسمية عدد 7365 بتاريخ 30 دجنبر 2024، الصفحة 175

النشرة العامة · عرض الصفحة في الملف الرسمي (PDF)

· فهرس العدد 7365

الجريدة الرسمية23832 )2024 سمبريد 30( 1446 آلخرةا ىداجم 28 - 7365 عدد

Results:

Several optimization methods have been employed including (i) Stochastic gradient descent, (ii) Adagrad, (iii) Adam, (iv) Proximal Gradient Descent, and (v) Proximal Adagrad. The obtained accuracy varies between 88.3% and 89.2%. This latter is corresponding to the Proximal Gradient Descent algorithm.

References [1] W. Tan, C. Zhao, and H. Wu, “Intelligent alerting for fruit-melon lesion image based on momentum deep learning,” Multimedia Tools and Applications, vol. 75, no. 24, pp. 16741- 16761, 2016.

[2] E. Fujita, Y. Kawasaki, H. Uga, S. Kagiwada, and H. Iyatomi, “Basic investigation on a robust and practical plant diagnostic system,” in 2016 15th IEEE Intern. Conf. Machine Learning and Applications (ICMLA), 2016, pp. 989–992.

[3] S. P. Mohanty, D. P. Hughes, and M. Salathe, “Using deep learning for image-based plant disease detection,” Frontiers in Plant Science, vol. 7, 2016.

· فهرس العدد 7365

النص مستخرج آلياً من ملف PDF الرسمي، وقد تظهر بعض الحروف المتصلة (مثل «لا») معكوسة. المرجع هو الملف الرسمي.