BERGHOUT Tarek

University of Batna-2 Algeria

Last seen: 18일 전 | 2018년부터 활동

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I work on developing machine learning algorithms for CONDITION MONITORING of systems, PREDICTIVE MAINTENANCE, and CYBERSECURITY.

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MATLAB
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English, Arabic
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AI for Signals and Images

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Recurrent Expansion Algorithm for Classification
These codes are designed to explain how the Multiverse Recurrent Expansion with Multiple Repeats (MV-REMR) algorithm works.

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PSO for training a regular Autoencoder.
we used particle swarm optimization (PSO) for training an Autoencoder.

6개월 전 | 다운로드 수: 4 |

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Sparse Autoencoder
These codes returns a fully traned Sparse Autoencoder

6개월 전 | 다운로드 수: 10 |

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Diagnosis and prognosis of aeroengines bearings Fault
Diagnosis and Prognosis of Faults in High-Speed Aeronautical Bearings with a Collaborative Selection Incremental Deep Transfer L...

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PrognosEase
A data generator for health deterioration prognosis

10개월 전 | 다운로드 수: 3 |

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Mitigation of adversarial attacks: monitoring smart grids
These codes presents a deep learning approach based robust data engineering for mitigation of adversarial attacks and wide area ...

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NAHL: a Neural network with an Augmented Hidden Layer
An interesting new architecture for artificial neural networks

1년 초과 전 | 다운로드 수: 6 |

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New CMAPSS dataset (2021): Preparation & application example
MATLAB codes from data preparation to RUL prediction.

1년 초과 전 | 다운로드 수: 17 |

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Aircraft Engines Remaining Useful Life Prediction
Aircraft Engines Remaining Useful Life Prediction with an Improved Online Sequential Extreme Learning Machine

대략 2년 전 | 다운로드 수: 7 |

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PRONOSTIA-FEMTO dataset: Preparation & application examples
This preparation is intended for those not skilled in "signal processing ".

대략 2년 전 | 다운로드 수: 5 |

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Training a deep net with OSELM
This algorithm is a basic example that will help to construct a deep belief neural network with Extreme Learning Machine rules ...

2년 초과 전 | 다운로드 수: 5 |

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Can we predict from the hidden layer of the neural network?
A new original autoencoder that allows hiding labels inside the hidden layer for later prediction has been developed

대략 3년 전 | 다운로드 수: 1 |

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Denoising scheme for the training a feedforward neural net
Removing noise from noisy data to enhance prediction accuracy

3년 초과 전 | 다운로드 수: 1 |

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Denoising Autoencoder
In this code a full version of denoising autoencoder is presented.

3년 초과 전 | 다운로드 수: 25 |

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Regularized Length Changeable Extreme Learning Machine
a new variants of ELM that address incremental learning and L2 norm regularization.

3년 초과 전 | 다운로드 수: 3 |

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Restricted Boltzmann Machine
contrastive divergence for training an RBM is presented in details.

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Convolutional neural networks CNNs based ELM
a full version of local receptive field Convolutional neural network is presented in this toolbox.

거의 4년 전 | 다운로드 수: 2 |

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extreme learning machine with Sub-nets (classify or predict)
a single hidden layers feedforword network traind using sub_networks in the hidden noeds

거의 4년 전 | 다운로드 수: 2 |

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discover our first extreme learning machine gui toolbox
the most complicated and well known variants of ELM are presented in this tool box

거의 4년 전 | 다운로드 수: 2 |

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training of sparse neural network
Training of single hidden layer feedforward network for classification and regression based on L1 norm optimization.

거의 4년 전 | 다운로드 수: 5 |

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Backpropagation for training an MLP
this code returns a fully trained MLP for regression using back propagation of the gradient. I dedicate this work to my son :"Lo...

거의 4년 전 | 다운로드 수: 57 |

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Extreme Learning Machine for classification and regression
a single hidden layer feed-forward network for regression or classification Trained based on ELM.

거의 4년 전 | 다운로드 수: 23 |

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Autoencoders (Ordinary type)
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거의 4년 전 | 다운로드 수: 14 |

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A New Training Scheme for Restricted Boltzmann Machines
simple tricks to train an RBM

거의 4년 전 | 다운로드 수: 1 |

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Multi-Scale Ensemble Extreme Learning Machine for regression
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거의 4년 전 | 다운로드 수: 7 |

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RUL prediction (C-MAPSS dataset)
Dynamic Adaptation for Length Changeable Weighted Extreme Learning Machine

4년 초과 전 | 다운로드 수: 12 |

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Basic learning rules for Rosenblatt perceptron
In these codes we introduce in details the basic learning rules of Rosenblatt perceptron.

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Contractive autoencoders
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multilayers perceptron based Extreme Learning Machine
Training neural networks with (MLFN) multiple hidden layers with feed-forward type for regression or classification.

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