id sid tid token lemma pos hij-606 1 1 available available ADJ hij-606 1 2 online online ADV hij-606 1 3 at at ADP hij-606 1 4 www.hightechjournal.org www.hightechjournal.org ADJ hij-606 1 5 hightech hightech NOUN hij-606 1 6 and and CCONJ hij-606 1 7 innovation innovation NOUN hij-606 1 8 journal journal PROPN hij-606 1 9 vol vol NOUN hij-606 1 10 . . PROPN hij-606 2 1 5 5 NUM hij-606 2 2 , , PUNCT hij-606 2 3 no no INTJ hij-606 2 4 . . 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PUNCT hij-606 50 1 the the DET hij-606 50 2 convolutional convolutional ADJ hij-606 50 3 neural neural ADJ hij-606 50 4 networks network NOUN hij-606 50 5 ( ( PUNCT hij-606 50 6 cnn cnn PROPN hij-606 50 7 ) ) PUNCT hij-606 50 8 approach approach NOUN hij-606 50 9 achieved achieve VERB hij-606 50 10 an an DET hij-606 50 11 average average ADJ hij-606 50 12 accuracy accuracy NOUN hij-606 50 13 of of ADP hij-606 50 14 94.206 94.206 NUM hij-606 50 15 % % NOUN hij-606 50 16 in in ADP hij-606 50 17 diagnosing diagnose VERB hij-606 50 18 skin skin NOUN hij-606 50 19 cancer cancer NOUN hij-606 50 20 , , PUNCT hij-606 50 21 surpassing surpass VERB hij-606 50 22 the the DET hij-606 50 23 effectiveness effectiveness NOUN hij-606 50 24 of of ADP hij-606 50 25 alternative alternative ADJ hij-606 50 26 methods method NOUN hij-606 50 27 . . PUNCT hij-606 51 1 during during ADP hij-606 51 2 data datum NOUN hij-606 51 3 validation validation NOUN hij-606 51 4 , , PUNCT hij-606 51 5 the the DET hij-606 51 6 5fold 5fold NUM hij-606 51 7 roc roc PROPN hij-606 51 8 curve curve NOUN hij-606 51 9 and and CCONJ hij-606 51 10 error error NOUN hij-606 51 11 curve curve NOUN hij-606 51 12 have have AUX hij-606 51 13 been be AUX hij-606 51 14 reported report VERB hij-606 51 15 to to PART hij-606 51 16 represent represent VERB hij-606 51 17 its its PRON hij-606 51 18 superiority superiority NOUN hij-606 51 19 and and CCONJ hij-606 51 20 resilience resilience NOUN hij-606 51 21 . . PUNCT hij-606 52 1 whilst whilst SCONJ hij-606 52 2 tang tang PROPN hij-606 52 3 et et PROPN hij-606 52 4 al al PROPN hij-606 52 5 . . PUNCT hij-606 53 1 [ [ X hij-606 53 2 12 12 NUM hij-606 53 3 ] ] PUNCT hij-606 53 4 also also ADV hij-606 53 5 reported report VERB hij-606 53 6 an an DET hij-606 53 7 average average ADJ hij-606 53 8 accuracy accuracy NOUN hij-606 53 9 of of ADP hij-606 53 10 94.206 94.206 NUM hij-606 53 11 % % NOUN hij-606 53 12 for for ADP hij-606 53 13 diagnosis diagnosis NOUN hij-606 53 14 , , PUNCT hij-606 53 15 surpassing surpass VERB hij-606 53 16 the the DET hij-606 53 17 performance performance NOUN hij-606 53 18 of of ADP hij-606 53 19 optimization optimization NOUN hij-606 53 20 algorithmbased algorithmbase VERB hij-606 53 21 exception exception NOUN hij-606 53 22 neural neural ADJ hij-606 53 23 network network NOUN hij-606 53 24 methods method NOUN hij-606 53 25 . . PUNCT hij-606 54 1 the the DET hij-606 54 2 5 5 NUM hij-606 54 3 - - ADJ hij-606 54 4 fold fold ADJ hij-606 54 5 roc roc PROPN hij-606 54 6 curve curve NOUN hij-606 54 7 and and CCONJ hij-606 54 8 error error NOUN hij-606 54 9 curve curve NOUN hij-606 54 10 during during ADP hij-606 54 11 data datum NOUN hij-606 54 12 validation validation NOUN hij-606 54 13 revealed reveal VERB hij-606 54 14 its its PRON hij-606 54 15 superiority superiority NOUN hij-606 54 16 and and CCONJ hij-606 54 17 robustness robustness NOUN hij-606 54 18 . . PUNCT hij-606 55 1 another another DET hij-606 55 2 study study NOUN hij-606 55 3 , , PUNCT hij-606 55 4 centered center VERB hij-606 55 5 on on ADP hij-606 55 6 detecting detect VERB hij-606 55 7 melanoma melanoma NOUN hij-606 55 8 skin skin NOUN hij-606 55 9 cancer cancer NOUN hij-606 55 10 and and CCONJ hij-606 55 11 its its PRON hij-606 55 12 preceding precede VERB hij-606 55 13 stages stage NOUN hij-606 55 14 ( ( PUNCT hij-606 55 15 common common ADJ hij-606 55 16 nevus nevus ADJ hij-606 55 17 and and CCONJ hij-606 55 18 atypical atypical ADJ hij-606 55 19 nevus nevus NOUN hij-606 55 20 ) ) PUNCT hij-606 55 21 , , PUNCT hij-606 55 22 introduced introduce VERB hij-606 55 23 methods method NOUN hij-606 55 24 that that SCONJ hij-606 55 25 combined combine VERB hij-606 55 26 color color NOUN hij-606 55 27 , , PUNCT hij-606 55 28 texture texture NOUN hij-606 55 29 , , PUNCT hij-606 55 30 and and CCONJ hij-606 55 31 shape shape NOUN hij-606 55 32 features feature NOUN hij-606 55 33 to to PART hij-606 55 34 extract extract VERB hij-606 55 35 distinctive distinctive ADJ hij-606 55 36 attributes attribute NOUN hij-606 55 37 from from ADP hij-606 55 38 images image NOUN hij-606 55 39 . . PUNCT hij-606 56 1 by by ADP hij-606 56 2 employing employ VERB hij-606 56 3 cnn cnn PROPN hij-606 56 4 and and CCONJ hij-606 56 5 support support VERB hij-606 56 6 vector vector NOUN hij-606 56 7 machine machine NOUN hij-606 56 8 ( ( PUNCT hij-606 56 9 svm svm ADJ hij-606 56 10 ) ) PUNCT hij-606 56 11 algorithms algorithm NOUN hij-606 56 12 , , PUNCT hij-606 56 13 the the DET hij-606 56 14 study study NOUN hij-606 56 15 identified identify VERB hij-606 56 16 the the DET hij-606 56 17 type type NOUN hij-606 56 18 of of ADP hij-606 56 19 skin skin NOUN hij-606 56 20 cancer cancer NOUN hij-606 56 21 affecting affect VERB hij-606 56 22 the the DET hij-606 56 23 patient patient NOUN hij-606 56 24 , , PUNCT hij-606 56 25 achieving achieve VERB hij-606 56 26 accuracies accuracy NOUN hij-606 56 27 of of ADP hij-606 56 28 92 92 NUM hij-606 56 29 % % NOUN hij-606 56 30 and and CCONJ hij-606 56 31 95 95 NUM hij-606 56 32 % % NOUN hij-606 56 33 , , PUNCT hij-606 56 34 respectively respectively ADV hij-606 56 35 [ [ X hij-606 56 36 13 13 NUM hij-606 56 37 ] ] PUNCT hij-606 56 38 . . PUNCT hij-606 57 1 rajendran rajendran PROPN hij-606 57 2 & & CCONJ hij-606 57 3 shanmugam shanmugam PROPN hij-606 58 1 [ [ X hij-606 58 2 10 10 NUM hij-606 58 3 ] ] PUNCT hij-606 58 4 introduced introduce VERB hij-606 58 5 automated automate VERB hij-606 58 6 skin skin NOUN hij-606 58 7 cancer cancer NOUN hij-606 58 8 detection detection NOUN hij-606 58 9 and and CCONJ hij-606 58 10 classification classification NOUN hij-606 58 11 using use VERB hij-606 58 12 2.4 2.4 NUM hij-606 58 13 cat cat NOUN hij-606 58 14 swarm swarm NOUN hij-606 58 15 optimization optimization NOUN hij-606 58 16 with with ADP hij-606 58 17 a a DET hij-606 58 18 deep deep ADJ hij-606 58 19 learning learning NOUN hij-606 58 20 model model NOUN hij-606 58 21 and and CCONJ hij-606 58 22 achieved achieve VERB hij-606 58 23 significant significant ADJ hij-606 58 24 outputs output NOUN hij-606 58 25 with with ADP hij-606 58 26 an an DET hij-606 58 27 accuracy accuracy NOUN hij-606 58 28 of of ADP hij-606 58 29 92.22 92.22 NUM hij-606 58 30 % % NOUN hij-606 58 31 . . PUNCT hij-606 59 1 as as SCONJ hij-606 59 2 indicated indicate VERB hij-606 59 3 in in ADP hij-606 59 4 chakkarapani chakkarapani PROPN hij-606 59 5 & & CCONJ hij-606 59 6 poornapushpakala poornapushpakala PROPN hij-606 60 1 [ [ X hij-606 60 2 14 14 NUM hij-606 60 3 ] ] PUNCT hij-606 60 4 revealed reveal VERB hij-606 60 5 that that SCONJ hij-606 60 6 segmentation segmentation NOUN hij-606 60 7 was be AUX hij-606 60 8 accomplished accomplish VERB hij-606 60 9 using use VERB hij-606 60 10 the the DET hij-606 60 11 double double ADJ hij-606 60 12 u u NOUN hij-606 60 13 - - ADJ hij-606 60 14 net net ADJ hij-606 60 15 method method NOUN hij-606 60 16 on on ADP hij-606 60 17 skin skin NOUN hij-606 60 18 lesions lesion NOUN hij-606 60 19 . . PUNCT hij-606 61 1 subsequently subsequently ADV hij-606 61 2 , , PUNCT hij-606 61 3 data datum NOUN hij-606 61 4 augmentation augmentation NOUN hij-606 61 5 was be AUX hij-606 61 6 applied apply VERB hij-606 61 7 , , PUNCT hij-606 61 8 and and CCONJ hij-606 61 9 the the DET hij-606 61 10 detection detection NOUN hij-606 61 11 process process NOUN hij-606 61 12 was be AUX hij-606 61 13 conducted conduct VERB hij-606 61 14 using use VERB hij-606 61 15 dmn dmn NOUN hij-606 61 16 , , PUNCT hij-606 61 17 with with SCONJ hij-606 61 18 the the DET hij-606 61 19 network network NOUN hij-606 61 20 finely finely ADV hij-606 61 21 tuned tune VERB hij-606 61 22 using use VERB hij-606 61 23 a a DET hij-606 61 24 designed design VERB hij-606 61 25 cdo cdo NOUN hij-606 61 26 . . PUNCT hij-606 62 1 in in ADP hij-606 62 2 addition addition NOUN hij-606 62 3 , , PUNCT hij-606 62 4 cdo cdo PROPN hij-606 62 5 integrated integrate VERB hij-606 62 6 chronological chronological ADJ hij-606 62 7 concepts concept NOUN hij-606 62 8 with with ADP hij-606 62 9 the the DET hij-606 62 10 dingo dingo NOUN hij-606 62 11 optimizer optimizer NOUN hij-606 62 12 ( ( PUNCT hij-606 62 13 dox dox NOUN hij-606 62 14 ) ) PUNCT hij-606 62 15 . . PUNCT hij-606 63 1 this this DET hij-606 63 2 method method NOUN hij-606 63 3 demonstrated demonstrate VERB hij-606 63 4 improved improved ADJ hij-606 63 5 results result NOUN hij-606 63 6 , , PUNCT hij-606 63 7 with with ADP hij-606 63 8 superior superior ADJ hij-606 63 9 sensitivity sensitivity NOUN hij-606 63 10 at at ADP hij-606 63 11 hightech hightech NOUN hij-606 63 12 and and CCONJ hij-606 63 13 innovation innovation NOUN hij-606 63 14 journal journal PROPN hij-606 63 15 vol vol NOUN hij-606 63 16 . . 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PUNCT hij-606 65 1 in in ADP hij-606 65 2 addition addition NOUN hij-606 65 3 , , PUNCT hij-606 65 4 the the DET hij-606 65 5 findings finding NOUN hij-606 65 6 obtained obtain VERB hij-606 65 7 by by ADP hij-606 65 8 likhar likhar PROPN hij-606 65 9 & & CCONJ hij-606 65 10 ridhorkar ridhorkar NOUN hij-606 65 11 [ [ X hij-606 65 12 15 15 NUM hij-606 65 13 ] ] PUNCT hij-606 65 14 showed show VERB hij-606 65 15 that that SCONJ hij-606 65 16 the the DET hij-606 65 17 proposed propose VERB hij-606 65 18 ensemble ensemble ADJ hij-606 65 19 model model NOUN hij-606 65 20 , , PUNCT hij-606 65 21 with with ADP hij-606 65 22 a a DET hij-606 65 23 specific specific ADJ hij-606 65 24 focus focus NOUN hij-606 65 25 on on ADP hij-606 65 26 vgg-16 vgg-16 NOUN hij-606 65 27 , , PUNCT hij-606 65 28 achieved achieve VERB hij-606 65 29 an an DET hij-606 65 30 impressive impressive ADJ hij-606 65 31 average average ADJ hij-606 65 32 accuracy accuracy NOUN hij-606 65 33 of of ADP hij-606 65 34 92 92 NUM hij-606 65 35 % % NOUN hij-606 65 36 . . PUNCT hij-606 66 1 the the DET hij-606 66 2 suggested suggest VERB hij-606 66 3 vgg-16 vgg-16 NOUN hij-606 66 4 model model NOUN hij-606 66 5 had have VERB hij-606 66 6 superior superior ADJ hij-606 66 7 performance performance NOUN hij-606 66 8 when when SCONJ hij-606 66 9 compared compare VERB hij-606 66 10 to to ADP hij-606 66 11 vgg-19 vgg-19 NUM hij-606 66 12 and and CCONJ hij-606 66 13 inception inception PROPN hij-606 66 14 v3 v3 PROPN hij-606 66 15 across across ADP hij-606 66 16 various various ADJ hij-606 66 17 critical critical ADJ hij-606 66 18 metrics metric NOUN hij-606 66 19 . . PUNCT hij-606 67 1 the the DET hij-606 67 2 method method NOUN hij-606 67 3 is be AUX hij-606 67 4 significantly significantly ADV hij-606 67 5 better well ADJ hij-606 67 6 in in ADP hij-606 67 7 terms term NOUN hij-606 67 8 of of ADP hij-606 67 9 sensitivity sensitivity NOUN hij-606 67 10 , , PUNCT hij-606 67 11 accuracy accuracy NOUN hij-606 67 12 , , PUNCT hij-606 67 13 f f X hij-606 67 14 - - PUNCT hij-606 67 15 score score NOUN hij-606 67 16 , , PUNCT hij-606 67 17 specificity specificity NOUN hij-606 67 18 , , PUNCT hij-606 67 19 false false ADJ hij-606 67 20 - - PUNCT hij-606 67 21 positive positive ADJ hij-606 67 22 rate rate NOUN hij-606 67 23 , , PUNCT hij-606 67 24 and and CCONJ hij-606 67 25 precision precision NOUN hij-606 67 26 , , PUNCT hij-606 67 27 making make VERB hij-606 67 28 it it PRON hij-606 67 29 a a DET hij-606 67 30 promising promising ADJ hij-606 67 31 option option NOUN hij-606 67 32 for for ADP hij-606 67 33 precise precise ADJ hij-606 67 34 and and CCONJ hij-606 67 35 reliable reliable ADJ hij-606 67 36 skin skin NOUN hij-606 67 37 cancer cancer NOUN hij-606 67 38 detection detection NOUN hij-606 67 39 . . PUNCT hij-606 68 1 the the DET hij-606 68 2 study study NOUN hij-606 68 3 emphasized emphasize VERB hij-606 68 4 the the DET hij-606 68 5 potential potential NOUN hij-606 68 6 of of ADP hij-606 68 7 ensemble ensemble ADJ hij-606 68 8 models model NOUN hij-606 68 9 in in ADP hij-606 68 10 advancing advance VERB hij-606 68 11 early early ADJ hij-606 68 12 cancer cancer NOUN hij-606 68 13 diagnosis diagnosis NOUN hij-606 68 14 and and CCONJ hij-606 68 15 showed show VERB hij-606 68 16 the the DET hij-606 68 17 significant significant ADJ hij-606 68 18 role role NOUN hij-606 68 19 played play VERB hij-606 68 20 by by ADP hij-606 68 21 the the DET hij-606 68 22 vgg-16 vgg-16 NOUN hij-606 68 23 architecture architecture NOUN hij-606 68 24 . . 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PUNCT hij-606 119 1 input input NOUN hij-606 119 2 gate gate NOUN hij-606 119 3 : : PUNCT hij-606 119 4 the the DET hij-606 119 5 input input NOUN hij-606 119 6 gate gate NOUN hij-606 119 7 determines determine VERB hij-606 119 8 how how SCONJ hij-606 119 9 much much ADJ hij-606 119 10 of of ADP hij-606 119 11 the the DET hij-606 119 12 current current ADJ hij-606 119 13 input input NOUN hij-606 119 14 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADV hij-606 119 15 should should AUX hij-606 119 16 be be AUX hij-606 119 17 added add VERB hij-606 119 18 to to ADP hij-606 119 19 the the DET hij-606 119 20 cell cell NOUN hij-606 119 21 state state NOUN hij-606 119 22 𝐢 𝐢 PROPN hij-606 119 23 βˆ’ βˆ’ PROPN hij-606 119 24 1 1 NUM hij-606 119 25 , , PUNCT hij-606 119 26 πΆπ‘‘βˆ’1 πΆπ‘‘βˆ’1 PROPN hij-606 119 27 . . PUNCT hij-606 120 1 in in ADP hij-606 120 2 addition addition NOUN hij-606 120 3 , , PUNCT hij-606 120 4 the the DET hij-606 120 5 input input NOUN hij-606 120 6 is be AUX hij-606 120 7 the the DET hij-606 120 8 concatenation concatenation NOUN hij-606 120 9 of of ADP hij-606 120 10 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADV hij-606 120 11 and and CCONJ hij-606 120 12 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 120 13 . . PUNCT hij-606 121 1 update update NOUN hij-606 121 2 of of ADP hij-606 121 3 cell cell NOUN hij-606 121 4 state state NOUN hij-606 121 5 : : PUNCT hij-606 121 6 based base VERB hij-606 121 7 on on ADP hij-606 121 8 the the DET hij-606 121 9 values value NOUN hij-606 121 10 of of ADP hij-606 121 11 the the DET hij-606 121 12 forget forget NOUN hij-606 121 13 gate gate NOUN hij-606 121 14 and and CCONJ hij-606 121 15 the the DET hij-606 121 16 input input NOUN hij-606 121 17 gate gate NOUN hij-606 121 18 as as ADV hij-606 121 19 well well ADV hij-606 121 20 as as ADP hij-606 121 21 a a DET hij-606 121 22 candidate candidate NOUN hij-606 121 23 cell cell NOUN hij-606 121 24 state state NOUN hij-606 121 25 𝐢~𝑑 𝐢~𝑑 ADV hij-606 121 26 calculated calculate VERB hij-606 121 27 using use VERB hij-606 121 28 the the DET hij-606 121 29 tanh tanh NOUN hij-606 121 30 activation activation NOUN hij-606 121 31 function function NOUN hij-606 121 32 , , PUNCT hij-606 121 33 the the DET hij-606 121 34 new new ADJ hij-606 121 35 cell cell NOUN hij-606 121 36 state state NOUN hij-606 121 37 𝐢𝑑 𝐢𝑑 PROPN hij-606 121 38 is be AUX hij-606 121 39 computed compute VERB hij-606 121 40 . . PUNCT hij-606 122 1 this this DET hij-606 122 2 update update NOUN hij-606 122 3 process process NOUN hij-606 122 4 allows allow VERB hij-606 122 5 the the DET hij-606 122 6 lstm lstm NOUN hij-606 122 7 to to PART hij-606 122 8 selectively selectively ADV hij-606 122 9 retain retain VERB hij-606 122 10 or or CCONJ hij-606 122 11 forget forget VERB hij-606 122 12 information information NOUN hij-606 122 13 . . PUNCT hij-606 123 1 according accord VERB hij-606 123 2 to to ADP hij-606 123 3 roy roy PROPN hij-606 123 4 et et PROPN hij-606 123 5 al al PROPN hij-606 123 6 . . PUNCT hij-606 124 1 [ [ X hij-606 124 2 29 29 NUM hij-606 124 3 ] ] PUNCT hij-606 124 4 , , PUNCT hij-606 124 5 lstm lstm NOUN hij-606 124 6 has have VERB hij-606 124 7 components component NOUN hij-606 124 8 known know VERB hij-606 124 9 as as ADP hij-606 124 10 memory memory NOUN hij-606 124 11 cells cell NOUN hij-606 124 12 and and CCONJ hij-606 124 13 gate gate NOUN hij-606 124 14 inputs input NOUN hij-606 124 15 . . PUNCT hij-606 125 1 a a DET hij-606 125 2 total total NOUN hij-606 125 3 of of ADP hij-606 125 4 four four NUM hij-606 125 5 types type NOUN hij-606 125 6 of of ADP hij-606 125 7 gate gate NOUN hij-606 125 8 inputs input NOUN hij-606 125 9 have have AUX hij-606 125 10 been be AUX hij-606 125 11 reported report VERB hij-606 125 12 , , PUNCT hij-606 125 13 including include VERB hij-606 125 14 forget forget NOUN hij-606 125 15 gate gate NOUN hij-606 125 16 , , PUNCT hij-606 125 17 input input NOUN hij-606 125 18 gate gate NOUN hij-606 125 19 , , PUNCT hij-606 125 20 cell cell NOUN hij-606 125 21 gate gate NOUN hij-606 125 22 , , PUNCT hij-606 125 23 and and CCONJ hij-606 125 24 output output NOUN hij-606 125 25 gate gate NOUN hij-606 125 26 . . PUNCT hij-606 126 1 the the DET hij-606 126 2 activation activation NOUN hij-606 126 3 function function NOUN hij-606 126 4 used use VERB hij-606 126 5 in in ADP hij-606 126 6 these these DET hij-606 126 7 gates gate NOUN hij-606 126 8 is be AUX hij-606 126 9 sigmoid sigmoid NOUN hij-606 126 10 , , PUNCT hij-606 126 11 which which PRON hij-606 126 12 produces produce VERB hij-606 126 13 values value NOUN hij-606 126 14 between between ADP hij-606 126 15 0 0 NUM hij-606 126 16 and and CCONJ hij-606 126 17 1 1 NUM hij-606 126 18 . . PUNCT hij-606 127 1 in in ADP hij-606 127 2 the the DET hij-606 127 3 forget forget NOUN hij-606 127 4 gate gate NOUN hij-606 127 5 , , PUNCT hij-606 127 6 each each DET hij-606 127 7 input input NOUN hij-606 127 8 data datum NOUN hij-606 127 9 is be AUX hij-606 127 10 processed process VERB hij-606 127 11 to to PART hij-606 127 12 decide decide VERB hij-606 127 13 whether whether SCONJ hij-606 127 14 the the DET hij-606 127 15 data datum NOUN hij-606 127 16 should should AUX hij-606 127 17 be be AUX hij-606 127 18 deleted delete VERB hij-606 127 19 or or CCONJ hij-606 127 20 stored store VERB hij-606 127 21 in in ADP hij-606 127 22 memory memory NOUN hij-606 127 23 . . PUNCT hij-606 128 1 the the DET hij-606 128 2 formula formula NOUN hij-606 128 3 used use VERB hij-606 128 4 for for ADP hij-606 128 5 the the DET hij-606 128 6 forget forget NOUN hij-606 128 7 gate gate NOUN hij-606 128 8 is be AUX hij-606 128 9 presented present VERB hij-606 128 10 equation equation NOUN hij-606 128 11 4 4 NUM hij-606 128 12 : : PUNCT hij-606 128 13 𝑓𝑑 𝑓𝑑 NOUN hij-606 128 14 = = NOUN hij-606 128 15 𝜎(π‘Šπ‘“ 𝜎(π‘Šπ‘“ NOUN hij-606 128 16 . . PUNCT hij-606 129 1 [ [ X hij-606 129 2 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 129 3 , , PUNCT hij-606 129 4 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADP hij-606 129 5 ] ] PUNCT hij-606 129 6 + + CCONJ hij-606 129 7 𝑏𝑓 𝑏𝑓 PROPN hij-606 129 8 ) ) PUNCT hij-606 129 9 ( ( PUNCT hij-606 129 10 4 4 X hij-606 129 11 ) ) PUNCT hij-606 129 12 where where SCONJ hij-606 129 13 ft ft NOUN hij-606 129 14 denotes denote VERB hij-606 129 15 the the DET hij-606 129 16 value value NOUN hij-606 129 17 of of ADP hij-606 129 18 the the DET hij-606 129 19 forget forget NOUN hij-606 129 20 gate gate NOUN hij-606 129 21 at at ADP hij-606 129 22 time time NOUN hij-606 129 23 step step NOUN hij-606 129 24 𝑑. 𝑑. 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NUM hij-606 130 2 πœŽΟƒ πœŽΟƒ NOUN hij-606 130 3 represents represent VERB hij-606 130 4 the the DET hij-606 130 5 sigmoid sigmoid NOUN hij-606 130 6 activation activation NOUN hij-606 130 7 function function NOUN hij-606 130 8 , , PUNCT hij-606 130 9 commonly commonly ADV hij-606 130 10 used use VERB hij-606 130 11 in in ADP hij-606 130 12 lstm lstm ADJ hij-606 130 13 networks network NOUN hij-606 130 14 to to PART hij-606 130 15 squish squish VERB hij-606 130 16 the the DET hij-606 130 17 input input NOUN hij-606 130 18 values value NOUN hij-606 130 19 between between ADP hij-606 130 20 0 0 NUM hij-606 130 21 and and CCONJ hij-606 130 22 1 1 NUM hij-606 130 23 , , PUNCT hij-606 130 24 thereby thereby ADV hij-606 130 25 providing provide VERB hij-606 130 26 a a DET hij-606 130 27 probability probability NOUN hij-606 130 28 - - PUNCT hij-606 130 29 like like ADJ hij-606 130 30 output output NOUN hij-606 130 31 . . PUNCT hij-606 131 1 π‘Šπ‘“ π‘Šπ‘“ PROPN hij-606 131 2 , , PUNCT hij-606 131 3 matrix matrix NOUN hij-606 131 4 represents represent VERB hij-606 131 5 the the DET hij-606 131 6 weights weight NOUN hij-606 131 7 associated associate VERB hij-606 131 8 with with ADP hij-606 131 9 the the DET hij-606 131 10 forget forget NOUN hij-606 131 11 gate gate NOUN hij-606 131 12 and and CCONJ hij-606 131 13 is be AUX hij-606 131 14 hightech hightech NOUN hij-606 131 15 and and CCONJ hij-606 131 16 innovation innovation NOUN hij-606 131 17 journal journal PROPN hij-606 131 18 vol vol NOUN hij-606 131 19 . . PROPN hij-606 132 1 5 5 NUM hij-606 132 2 , , PUNCT hij-606 132 3 no no INTJ hij-606 132 4 . . NOUN hij-606 132 5 3 3 NUM hij-606 132 6 , , PUNCT hij-606 132 7 september september PROPN hij-606 132 8 , , PUNCT hij-606 132 9 2024 2024 NUM hij-606 132 10 644 644 NUM hij-606 132 11 often often ADV hij-606 132 12 used use VERB hij-606 132 13 to to PART hij-606 132 14 linearly linearly ADV hij-606 132 15 transform transform VERB hij-606 132 16 the the DET hij-606 132 17 concatenation concatenation NOUN hij-606 132 18 of of ADP hij-606 132 19 the the DET hij-606 132 20 previous previous ADJ hij-606 132 21 hidden hidden ADJ hij-606 132 22 state state NOUN hij-606 132 23 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 132 24 and and CCONJ hij-606 132 25 the the DET hij-606 132 26 current current ADJ hij-606 132 27 input input NOUN hij-606 133 1 π‘₯𝑑. π‘₯𝑑. PUNCT hij-606 133 2 [ [ X hij-606 133 3 β„Žπ‘‘βˆ’1,π‘₯𝑑 β„Žπ‘‘βˆ’1,π‘₯𝑑 X hij-606 133 4 ] ] X hij-606 133 5 signifies signify VERB hij-606 133 6 the the DET hij-606 133 7 concatenation concatenation NOUN hij-606 133 8 of of ADP hij-606 133 9 the the DET hij-606 133 10 previous previous ADJ hij-606 133 11 hidden hidden ADJ hij-606 133 12 state state NOUN hij-606 133 13 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 133 14 and and CCONJ hij-606 133 15 the the DET hij-606 133 16 current current ADJ hij-606 133 17 input input NOUN hij-606 133 18 π‘₯𝑑. π‘₯𝑑. ADP hij-606 133 19 these these DET hij-606 133 20 two two NUM hij-606 133 21 vectors vector NOUN hij-606 133 22 are be AUX hij-606 133 23 concatenated concatenate VERB hij-606 133 24 into into ADP hij-606 133 25 a a DET hij-606 133 26 single single ADJ hij-606 133 27 vector vector NOUN hij-606 133 28 before before ADP hij-606 133 29 being be AUX hij-606 133 30 passed pass VERB hij-606 133 31 through through ADP hij-606 133 32 the the DET hij-606 133 33 forget forget NOUN hij-606 133 34 gate gate NOUN hij-606 133 35 . . PUNCT hij-606 134 1 𝑏𝑓 𝑏𝑓 ADV hij-606 134 2 , , PUNCT hij-606 134 3 represents represent VERB hij-606 134 4 the the DET hij-606 134 5 bias bias NOUN hij-606 134 6 term term NOUN hij-606 134 7 associated associate VERB hij-606 134 8 with with ADP hij-606 134 9 the the DET hij-606 134 10 forget forget NOUN hij-606 134 11 gate gate NOUN hij-606 134 12 . . PUNCT hij-606 135 1 after after ADP hij-606 135 2 the the DET hij-606 135 3 forget forget PROPN hij-606 135 4 gate gate PROPN hij-606 135 5 , , PUNCT hij-606 135 6 the the DET hij-606 135 7 next next ADJ hij-606 135 8 step step NOUN hij-606 135 9 is be AUX hij-606 135 10 the the DET hij-606 135 11 input input NOUN hij-606 135 12 gate gate NOUN hij-606 135 13 , , PUNCT hij-606 135 14 which which PRON hij-606 135 15 consists consist VERB hij-606 135 16 of of ADP hij-606 135 17 two two NUM hij-606 135 18 stages stage NOUN hij-606 135 19 . . PUNCT hij-606 136 1 the the DET hij-606 136 2 first first ADJ hij-606 136 3 stage stage NOUN hij-606 136 4 is be AUX hij-606 136 5 determining determine VERB hij-606 136 6 which which DET hij-606 136 7 values value NOUN hij-606 136 8 are be AUX hij-606 136 9 to to PART hij-606 136 10 be be AUX hij-606 136 11 updated update VERB hij-606 136 12 using use VERB hij-606 136 13 the the DET hij-606 136 14 sigmoid sigmoid NOUN hij-606 136 15 activation activation NOUN hij-606 136 16 function function NOUN hij-606 136 17 . . PUNCT hij-606 137 1 the the DET hij-606 137 2 second second ADJ hij-606 137 3 stage stage NOUN hij-606 137 4 comprises comprise VERB hij-606 137 5 the the DET hij-606 137 6 tanh tanh PROPN hij-606 137 7 activation activation NOUN hij-606 137 8 function function NOUN hij-606 137 9 , , PUNCT hij-606 137 10 producing produce VERB hij-606 137 11 a a DET hij-606 137 12 new new ADJ hij-606 137 13 vector vector NOUN hij-606 137 14 value value NOUN hij-606 137 15 to to PART hij-606 137 16 be be AUX hij-606 137 17 stored store VERB hij-606 137 18 in in ADP hij-606 137 19 the the DET hij-606 137 20 memory memory NOUN hij-606 137 21 cell cell NOUN hij-606 137 22 . . PUNCT hij-606 138 1 the the DET hij-606 138 2 formulas formula NOUN hij-606 138 3 used use VERB hij-606 138 4 for for ADP hij-606 138 5 the the DET hij-606 138 6 input input NOUN hij-606 138 7 gate gate NOUN hij-606 138 8 are be AUX hij-606 138 9 : : PUNCT hij-606 138 10 𝑖𝑑 𝑖𝑑 PROPN hij-606 138 11 = = SYM hij-606 138 12 𝜎(π‘Šπ‘– 𝜎(π‘Šπ‘– NOUN hij-606 138 13 . . PUNCT hij-606 139 1 [ [ X hij-606 139 2 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 139 3 , , PUNCT hij-606 139 4 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADP hij-606 139 5 ] ] X hij-606 139 6 + + CCONJ hij-606 139 7 𝑏𝑖 𝑏𝑖 X hij-606 139 8 ) ) PUNCT hij-606 139 9 ( ( PUNCT hij-606 139 10 5 5 X hij-606 139 11 ) ) PUNCT hij-606 139 12 οΏ½ οΏ½ NOUN hij-606 139 13 Μ‚ Μ‚ NOUN hij-606 139 14 οΏ½ οΏ½ NOUN hij-606 139 15 𝑑 𝑑 NOUN hij-606 139 16 = = PROPN hij-606 139 17 π‘‘π‘Žπ‘›β„Ž(π‘Šπ‘ π‘‘π‘Žπ‘›β„Ž(π‘Šπ‘ PROPN hij-606 139 18 . . PUNCT hij-606 140 1 [ [ X hij-606 140 2 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 140 3 , , PUNCT hij-606 140 4 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADP hij-606 140 5 ] ] X hij-606 140 6 + + CCONJ hij-606 140 7 𝑏𝑐 𝑏𝑐 X hij-606 140 8 ) ) PUNCT hij-606 140 9 ( ( PUNCT hij-606 140 10 6 6 X hij-606 140 11 ) ) PUNCT hij-606 140 12 it it PRON hij-606 140 13 denotes denote VERB hij-606 140 14 the the DET hij-606 140 15 value value NOUN hij-606 140 16 of of ADP hij-606 140 17 the the DET hij-606 140 18 input input NOUN hij-606 140 19 gate gate NOUN hij-606 140 20 at at ADP hij-606 140 21 time time NOUN hij-606 140 22 step step NOUN hij-606 140 23 𝑑. 𝑑. VERB hij-606 140 24 the the DET hij-606 140 25 input input PROPN hij-606 140 26 gate gate NOUN hij-606 140 27 controls control VERB hij-606 140 28 how how SCONJ hij-606 140 29 much much ADJ hij-606 140 30 of of ADP hij-606 140 31 the the DET hij-606 140 32 new new ADJ hij-606 140 33 input input NOUN hij-606 140 34 information information NOUN hij-606 140 35 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADP hij-606 140 36 should should AUX hij-606 140 37 be be AUX hij-606 140 38 incorporated incorporate VERB hij-606 140 39 into into ADP hij-606 140 40 the the DET hij-606 140 41 current current ADJ hij-606 140 42 cell cell NOUN hij-606 140 43 state state NOUN hij-606 140 44 𝑐 𝑐 PROPN hij-606 140 45 𝑑. 𝑑. VERB hij-606 140 46 in in ADP hij-606 140 47 addition addition NOUN hij-606 140 48 , , PUNCT hij-606 140 49 𝜎 𝜎 PROPN hij-606 140 50 represents represent VERB hij-606 140 51 the the DET hij-606 140 52 sigmoid sigmoid NOUN hij-606 140 53 activation activation NOUN hij-606 140 54 function function NOUN hij-606 140 55 , , PUNCT hij-606 140 56 which which PRON hij-606 140 57 squashes squash VERB hij-606 140 58 the the DET hij-606 140 59 input input NOUN hij-606 140 60 values value NOUN hij-606 140 61 between between ADP hij-606 140 62 0 0 NUM hij-606 140 63 and and CCONJ hij-606 140 64 1 1 NUM hij-606 140 65 . . PUNCT hij-606 141 1 π‘Šπ‘– π‘Šπ‘– NOUN hij-606 141 2 matrix matrix NOUN hij-606 141 3 represents represent VERB hij-606 141 4 the the DET hij-606 141 5 weights weight NOUN hij-606 141 6 associated associate VERB hij-606 141 7 with with ADP hij-606 141 8 the the DET hij-606 141 9 input input NOUN hij-606 141 10 gate gate NOUN hij-606 141 11 and and CCONJ hij-606 141 12 it it PRON hij-606 141 13 has have VERB hij-606 141 14 a a DET hij-606 141 15 similar similar ADJ hij-606 141 16 application application NOUN hij-606 141 17 with with ADP hij-606 141 18 the the DET hij-606 141 19 forget forget NOUN hij-606 141 20 gate gate NOUN hij-606 141 21 . . PUNCT hij-606 142 1 the the DET hij-606 142 2 matrix matrix NOUN hij-606 142 3 is be AUX hij-606 142 4 often often ADV hij-606 142 5 used use VERB hij-606 142 6 to to PART hij-606 142 7 linearly linearly ADV hij-606 142 8 transform transform VERB hij-606 142 9 the the DET hij-606 142 10 concatenation concatenation NOUN hij-606 142 11 of of ADP hij-606 142 12 the the DET hij-606 142 13 previous previous ADJ hij-606 142 14 hidden hidden ADJ hij-606 142 15 state state NOUN hij-606 142 16 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 142 17 and and CCONJ hij-606 142 18 the the DET hij-606 142 19 current current ADJ hij-606 142 20 input input NOUN hij-606 142 21 π‘₯𝑑. π‘₯𝑑. PROPN hij-606 143 1 [ [ X hij-606 143 2 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 143 3 , , PUNCT hij-606 143 4 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 PRON hij-606 143 5 ] ] PUNCT hij-606 143 6 signifies signify VERB hij-606 143 7 the the DET hij-606 143 8 concatenation concatenation NOUN hij-606 143 9 of of ADP hij-606 143 10 the the DET hij-606 143 11 previous previous ADJ hij-606 143 12 hidden hidden ADJ hij-606 143 13 state state NOUN hij-606 143 14 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 143 15 and and CCONJ hij-606 143 16 the the DET hij-606 143 17 current current ADJ hij-606 143 18 input input NOUN hij-606 143 19 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADV hij-606 143 20 , , PUNCT hij-606 143 21 forming form VERB hij-606 143 22 a a DET hij-606 143 23 single single ADJ hij-606 143 24 vector vector NOUN hij-606 143 25 . . PUNCT hij-606 144 1 𝑏𝑖bi 𝑏𝑖bi PROPN hij-606 144 2 represents represent VERB hij-606 144 3 the the DET hij-606 144 4 bias bias NOUN hij-606 144 5 term term NOUN hij-606 144 6 associated associate VERB hij-606 144 7 with with ADP hij-606 144 8 the the DET hij-606 144 9 input input NOUN hij-606 144 10 gate gate NOUN hij-606 144 11 , , PUNCT hij-606 144 12 while while SCONJ hij-606 144 13 οΏ½ οΏ½ PROPN hij-606 144 14 Μ‚ Μ‚ SYM hij-606 144 15 οΏ½ οΏ½ NOUN hij-606 144 16 𝑑 𝑑 NOUN hij-606 144 17 denotes denote NOUN hij-606 144 18 the the DET hij-606 144 19 candidate candidate NOUN hij-606 144 20 cell cell NOUN hij-606 144 21 state state NOUN hij-606 144 22 at at ADP hij-606 144 23 time time NOUN hij-606 144 24 step step NOUN hij-606 144 25 𝑑 𝑑 PROPN hij-606 144 26 and and CCONJ hij-606 144 27 represents represent VERB hij-606 144 28 the the DET hij-606 144 29 new new ADJ hij-606 144 30 information information NOUN hij-606 144 31 that that PRON hij-606 144 32 could could AUX hij-606 144 33 be be AUX hij-606 144 34 added add VERB hij-606 144 35 to to ADP hij-606 144 36 the the DET hij-606 144 37 cell cell NOUN hij-606 144 38 state state NOUN hij-606 144 39 πΆπ‘‘βˆ’1 πΆπ‘‘βˆ’1 PROPN hij-606 144 40 at at ADP hij-606 144 41 the the DET hij-606 144 42 current current ADJ hij-606 144 43 time time NOUN hij-606 144 44 step step NOUN hij-606 144 45 . . PUNCT hij-606 145 1 symbol symbol PROPN hij-606 145 2 tanh tanh PROPN hij-606 145 3 indicates indicate VERB hij-606 145 4 the the DET hij-606 145 5 hyperbolic hyperbolic ADJ hij-606 145 6 tangent tangent NOUN hij-606 145 7 activation activation NOUN hij-606 145 8 function function NOUN hij-606 145 9 , , PUNCT hij-606 145 10 which which PRON hij-606 145 11 squashes squash VERB hij-606 145 12 the the DET hij-606 145 13 input input NOUN hij-606 145 14 values value NOUN hij-606 145 15 between between ADP hij-606 145 16 -1 -1 PUNCT hij-606 145 17 and and CCONJ hij-606 145 18 1 1 NUM hij-606 145 19 , , PUNCT hij-606 145 20 thereby thereby ADV hij-606 145 21 introducing introduce VERB hij-606 145 22 non non ADJ hij-606 145 23 - - ADJ hij-606 145 24 linearity linearity ADJ hij-606 145 25 to to ADP hij-606 145 26 the the DET hij-606 145 27 computation computation NOUN hij-606 145 28 . . PUNCT hij-606 146 1 π‘Šπ‘ π‘Šπ‘ NOUN hij-606 146 2 matrix matrix NOUN hij-606 146 3 represents represent VERB hij-606 146 4 the the DET hij-606 146 5 weights weight NOUN hij-606 146 6 associated associate VERB hij-606 146 7 with with ADP hij-606 146 8 the the DET hij-606 146 9 candidate candidate NOUN hij-606 146 10 cell cell NOUN hij-606 146 11 state state NOUN hij-606 146 12 calculation calculation NOUN hij-606 146 13 and and CCONJ hij-606 146 14 is be AUX hij-606 146 15 used use VERB hij-606 146 16 to to PART hij-606 146 17 linearly linearly ADV hij-606 146 18 transform transform VERB hij-606 146 19 the the DET hij-606 146 20 concatenation concatenation NOUN hij-606 146 21 of of ADP hij-606 146 22 the the DET hij-606 146 23 previous previous ADJ hij-606 146 24 hidden hidden ADJ hij-606 146 25 state state NOUN hij-606 146 26 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 146 27 and and CCONJ hij-606 146 28 the the DET hij-606 146 29 current current ADJ hij-606 146 30 input input NOUN hij-606 146 31 π‘₯𝑑. π‘₯𝑑. X hij-606 146 32 notation notation NOUN hij-606 146 33 [ [ X hij-606 146 34 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 146 35 , , PUNCT hij-606 146 36 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 PRON hij-606 146 37 ] ] PUNCT hij-606 146 38 shows show VERB hij-606 146 39 the the DET hij-606 146 40 concatenation concatenation NOUN hij-606 146 41 of of ADP hij-606 146 42 the the DET hij-606 146 43 previous previous ADJ hij-606 146 44 hidden hidden ADJ hij-606 146 45 state state NOUN hij-606 146 46 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 146 47 and and CCONJ hij-606 146 48 the the DET hij-606 146 49 current current ADJ hij-606 146 50 input input NOUN hij-606 146 51 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADV hij-606 146 52 , , PUNCT hij-606 146 53 forming form VERB hij-606 146 54 a a DET hij-606 146 55 single single ADJ hij-606 146 56 vector vector NOUN hij-606 146 57 . . PUNCT hij-606 147 1 𝑏𝑐 𝑏𝑐 PROPN hij-606 147 2 represents represent VERB hij-606 147 3 the the DET hij-606 147 4 bias bias NOUN hij-606 147 5 term term NOUN hij-606 147 6 associated associate VERB hij-606 147 7 with with ADP hij-606 147 8 the the DET hij-606 147 9 candidate candidate NOUN hij-606 147 10 cell cell NOUN hij-606 147 11 state state NOUN hij-606 147 12 calculation calculation NOUN hij-606 147 13 . . PUNCT hij-606 148 1 following follow VERB hij-606 148 2 the the DET hij-606 148 3 input input NOUN hij-606 148 4 gate gate NOUN hij-606 148 5 phase phase NOUN hij-606 148 6 , , PUNCT hij-606 148 7 the the DET hij-606 148 8 subsequent subsequent ADJ hij-606 148 9 stage stage NOUN hij-606 148 10 is be AUX hij-606 148 11 the the DET hij-606 148 12 cell cell NOUN hij-606 148 13 gate gate NOUN hij-606 148 14 . . PUNCT hij-606 149 1 during during ADP hij-606 149 2 this this DET hij-606 149 3 stage stage NOUN hij-606 149 4 , , PUNCT hij-606 149 5 the the DET hij-606 149 6 previous previous ADJ hij-606 149 7 memory memory NOUN hij-606 149 8 cell cell NOUN hij-606 149 9 's 's PART hij-606 149 10 value value NOUN hij-606 149 11 is be AUX hij-606 149 12 substituted substitute VERB hij-606 149 13 with with ADP hij-606 149 14 a a DET hij-606 149 15 new new ADJ hij-606 149 16 value value NOUN hij-606 149 17 formed form VERB hij-606 149 18 by by ADP hij-606 149 19 combining combine VERB hij-606 149 20 the the DET hij-606 149 21 values value NOUN hij-606 149 22 from from ADP hij-606 149 23 both both CCONJ hij-606 149 24 the the DET hij-606 149 25 forget forget NOUN hij-606 149 26 gate gate NOUN hij-606 149 27 and and CCONJ hij-606 149 28 the the DET hij-606 149 29 input input NOUN hij-606 149 30 gate gate NOUN hij-606 149 31 . . PUNCT hij-606 150 1 the the DET hij-606 150 2 cell cell NOUN hij-606 150 3 gate gate NOUN hij-606 150 4 is be AUX hij-606 150 5 computed compute VERB hij-606 150 6 using use VERB hij-606 150 7 the the DET hij-606 150 8 following follow VERB hij-606 150 9 equation equation NOUN hij-606 150 10 : : PUNCT hij-606 150 11 𝑐𝑑 𝑐𝑑 INTJ hij-606 150 12 = = PUNCT hij-606 150 13 𝑓𝑑 𝑓𝑑 PROPN hij-606 150 14 Γ— Γ— NOUN hij-606 150 15 π‘π‘‘βˆ’1 π‘π‘‘βˆ’1 NOUN hij-606 150 16 + + CCONJ hij-606 150 17 𝑖𝑑 𝑖𝑑 PROPN hij-606 150 18 Γ— Γ— PROPN hij-606 150 19 οΏ½ οΏ½ PROPN hij-606 150 20 Μ‚ Μ‚ NOUN hij-606 150 21 οΏ½ οΏ½ NOUN hij-606 150 22 𝑑 𝑑 NOUN hij-606 150 23 ( ( PUNCT hij-606 150 24 7 7 NUM hij-606 150 25 ) ) PUNCT hij-606 150 26 in in ADP hij-606 150 27 the the DET hij-606 150 28 final final ADJ hij-606 150 29 stage stage NOUN hij-606 150 30 , , PUNCT hij-606 150 31 the the DET hij-606 150 32 output output NOUN hij-606 150 33 gate gate NOUN hij-606 150 34 determines determine NOUN hij-606 150 35 which which DET hij-606 150 36 memory memory NOUN hij-606 150 37 cell cell NOUN hij-606 150 38 values value NOUN hij-606 150 39 should should AUX hij-606 150 40 be be AUX hij-606 150 41 released release VERB hij-606 150 42 . . PUNCT hij-606 151 1 this this PRON hij-606 151 2 is be AUX hij-606 151 3 achieved achieve VERB hij-606 151 4 by by ADP hij-606 151 5 applying apply VERB hij-606 151 6 the the DET hij-606 151 7 sigmoid sigmoid NOUN hij-606 151 8 activation activation NOUN hij-606 151 9 function function NOUN hij-606 151 10 , , PUNCT hij-606 151 11 and and CCONJ hij-606 151 12 then then ADV hij-606 151 13 the the DET hij-606 151 14 selected select VERB hij-606 151 15 value value NOUN hij-606 151 16 is be AUX hij-606 151 17 integrated integrate VERB hij-606 151 18 into into ADP hij-606 151 19 the the DET hij-606 151 20 memory memory NOUN hij-606 151 21 cell cell NOUN hij-606 151 22 using use VERB hij-606 151 23 the the DET hij-606 151 24 tanh tanh NOUN hij-606 151 25 activation activation NOUN hij-606 151 26 function function NOUN hij-606 151 27 . . PUNCT hij-606 152 1 subsequently subsequently ADV hij-606 152 2 , , PUNCT hij-606 152 3 the the DET hij-606 152 4 product product NOUN hij-606 152 5 of of ADP hij-606 152 6 these these DET hij-606 152 7 two two NUM hij-606 152 8 values value NOUN hij-606 152 9 is be AUX hij-606 152 10 computed compute VERB hij-606 152 11 to to PART hij-606 152 12 produce produce VERB hij-606 152 13 the the DET hij-606 152 14 output output NOUN hij-606 152 15 value value NOUN hij-606 152 16 . . PUNCT hij-606 153 1 the the DET hij-606 153 2 equations equation NOUN hij-606 153 3 used use VERB hij-606 153 4 for for ADP hij-606 153 5 the the DET hij-606 153 6 output output NOUN hij-606 153 7 gate gate NOUN hij-606 153 8 are be AUX hij-606 153 9 as as SCONJ hij-606 153 10 follows follow VERB hij-606 153 11 : : PUNCT hij-606 153 12 π‘œπ‘‘ π‘œπ‘‘ PROPN hij-606 153 13 = = SYM hij-606 153 14 𝜎(π‘Šπ‘œ 𝜎(π‘Šπ‘œ NOUN hij-606 153 15 . . PUNCT hij-606 154 1 [ [ X hij-606 154 2 β„Žπ‘‘βˆ’1 β„Žπ‘‘βˆ’1 ADJ hij-606 154 3 , , PUNCT hij-606 154 4 π‘₯𝑑 π‘₯𝑑 ADP hij-606 154 5 ] ] X hij-606 155 1 + + CCONJ hij-606 155 2 π‘π‘œ π‘π‘œ X hij-606 155 3 ) ) PUNCT hij-606 155 4 ( ( PUNCT hij-606 155 5 8) 8) NUM hij-606 155 6 β„Žπ‘‘ β„Žπ‘‘ NOUN hij-606 155 7 = = SYM hij-606 155 8 π‘œπ‘‘tan π‘œπ‘‘tan ADJ hij-606 155 9 h(𝑐𝑑 h(𝑐𝑑 ADV hij-606 155 10 ) ) PUNCT hij-606 155 11 ( ( PUNCT hij-606 155 12 9 9 NUM hij-606 155 13 ) ) PUNCT hij-606 155 14 2.5 2.5 NUM hij-606 155 15 . . 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PUNCT hij-606 209 1 [ [ X hij-606 209 2 44 44 NUM hij-606 209 3 ] ] PUNCT hij-606 209 4 . . PUNCT hij-606 210 1 the the DET hij-606 210 2 study study NOUN hij-606 210 3 reported report VERB hij-606 210 4 accuracy accuracy NOUN hij-606 210 5 rates rate NOUN hij-606 210 6 of of ADP hij-606 210 7 92.6 92.6 NUM hij-606 210 8 % % NOUN hij-606 210 9 for for ADP hij-606 210 10 clahe clahe NOUN hij-606 210 11 + + CCONJ hij-606 210 12 vgg-16 vgg-16 NOUN hij-606 210 13 and and CCONJ hij-606 210 14 91.9 91.9 NUM hij-606 210 15 % % NOUN hij-606 210 16 for for ADP hij-606 210 17 msrcr msrcr ADV hij-606 210 18 + + CCONJ hij-606 210 19 vgg-16 vgg-16 NOUN hij-606 210 20 . . PUNCT hij-606 211 1 imtiaz imtiaz PROPN hij-606 211 2 et et PROPN hij-606 211 3 al al PROPN hij-606 211 4 . . PUNCT hij-606 212 1 [ [ X hij-606 212 2 45 45 NUM hij-606 212 3 ] ] PUNCT hij-606 212 4 introduced introduce VERB hij-606 212 5 a a DET hij-606 212 6 twostep twostep NOUN hij-606 212 7 approach approach NOUN hij-606 212 8 for for ADP hij-606 212 9 segmenting segment VERB hij-606 212 10 skin skin NOUN hij-606 212 11 lesions lesion NOUN hij-606 212 12 in in ADP hij-606 212 13 images image NOUN hij-606 212 14 . . PUNCT hij-606 213 1 the the DET hij-606 213 2 first first ADJ hij-606 213 3 step step NOUN hij-606 213 4 comprised comprise VERB hij-606 213 5 detecting detect VERB hij-606 213 6 harris harris NOUN hij-606 213 7 corners corner NOUN hij-606 213 8 , , PUNCT hij-606 213 9 which which PRON hij-606 213 10 were be AUX hij-606 213 11 salient salient ADJ hij-606 213 12 points point NOUN hij-606 213 13 in in ADP hij-606 213 14 the the DET hij-606 213 15 image image NOUN hij-606 213 16 , , PUNCT hij-606 213 17 and and CCONJ hij-606 213 18 the the DET hij-606 213 19 second second ADJ hij-606 213 20 step step NOUN hij-606 213 21 used use VERB hij-606 213 22 region region NOUN hij-606 213 23 growing grow VERB hij-606 213 24 to to PART hij-606 213 25 separate separate VERB hij-606 213 26 the the DET hij-606 213 27 lesion lesion NOUN hij-606 213 28 from from ADP hij-606 213 29 the the DET hij-606 213 30 rest rest NOUN hij-606 213 31 of of ADP hij-606 213 32 the the DET hij-606 213 33 image image NOUN hij-606 213 34 . . PUNCT hij-606 214 1 the the DET hij-606 214 2 results result NOUN hij-606 214 3 showed show VERB hij-606 214 4 a a DET hij-606 214 5 high high ADJ hij-606 214 6 segmentation segmentation NOUN hij-606 214 7 accuracy accuracy NOUN hij-606 214 8 of of ADP hij-606 214 9 95 95 NUM hij-606 214 10 % % NOUN hij-606 214 11 , , PUNCT hij-606 214 12 indicating indicate VERB hij-606 214 13 the the DET hij-606 214 14 effectiveness effectiveness NOUN hij-606 214 15 of of ADP hij-606 214 16 the the DET hij-606 214 17 method method NOUN hij-606 214 18 for for ADP hij-606 214 19 accurately accurately ADV hij-606 214 20 delineating delineate VERB hij-606 214 21 skin skin NOUN hij-606 214 22 lesions lesion NOUN hij-606 214 23 in in ADP hij-606 214 24 images image NOUN hij-606 214 25 . . PUNCT hij-606 215 1 while while SCONJ hij-606 215 2 the the DET hij-606 215 3 paper paper NOUN hij-606 215 4 showed show VERB hij-606 215 5 the the DET hij-606 215 6 method method NOUN hij-606 215 7 's 's PART hij-606 215 8 strength strength NOUN hij-606 215 9 in in ADP hij-606 215 10 achieving achieve VERB hij-606 215 11 high high ADJ hij-606 215 12 accuracy accuracy NOUN hij-606 215 13 , , PUNCT hij-606 215 14 it it PRON hij-606 215 15 did do AUX hij-606 215 16 not not PART hij-606 215 17 specify specify VERB hij-606 215 18 its its PRON hij-606 215 19 weaknesses weakness NOUN hij-606 215 20 or or CCONJ hij-606 215 21 limitations limitation NOUN hij-606 215 22 . . PUNCT hij-606 216 1 a a DET hij-606 216 2 more more ADV hij-606 216 3 comprehensive comprehensive ADJ hij-606 216 4 analysis analysis NOUN hij-606 216 5 of of ADP hij-606 216 6 potential potential ADJ hij-606 216 7 drawbacks drawback NOUN hij-606 216 8 could could AUX hij-606 216 9 provide provide VERB hij-606 216 10 a a DET hij-606 216 11 more more ADV hij-606 216 12 balanced balanced ADJ hij-606 216 13 assessment assessment NOUN hij-606 216 14 of of ADP hij-606 216 15 its its PRON hij-606 216 16 practical practical ADJ hij-606 216 17 applicability applicability NOUN hij-606 216 18 in in ADP hij-606 216 19 medical medical ADJ hij-606 216 20 imaging imaging NOUN hij-606 216 21 scenarios scenario NOUN hij-606 216 22 . . PUNCT hij-606 217 1 it it PRON hij-606 217 2 is be AUX hij-606 217 3 referred refer VERB hij-606 217 4 to to ADP hij-606 217 5 gowthami gowthami NOUN hij-606 217 6 & & CCONJ hij-606 217 7 sneha sneha PROPN hij-606 218 1 [ [ X hij-606 218 2 46 46 NUM hij-606 218 3 ] ] X hij-606 218 4 , , PUNCT hij-606 218 5 who who PRON hij-606 218 6 introduced introduce VERB hij-606 218 7 a a DET hij-606 218 8 technique technique NOUN hij-606 218 9 for for ADP hij-606 218 10 identifying identify VERB hij-606 218 11 melanoma melanoma NOUN hij-606 218 12 by by ADP hij-606 218 13 employing employ VERB hij-606 218 14 recurrent recurrent ADJ hij-606 218 15 neural neural ADJ hij-606 218 16 networks network NOUN hij-606 218 17 ( ( PUNCT hij-606 218 18 rnns rnns PROPN hij-606 218 19 ) ) PUNCT hij-606 218 20 . . PUNCT hij-606 219 1 the the DET hij-606 219 2 paper paper NOUN hij-606 219 3 took take VERB hij-606 219 4 advantage advantage NOUN hij-606 219 5 of of ADP hij-606 219 6 the the DET hij-606 219 7 suitability suitability NOUN hij-606 219 8 of of ADP hij-606 219 9 rnns rnns PROPN hij-606 219 10 for for ADP hij-606 219 11 processing process VERB hij-606 219 12 sequential sequential ADJ hij-606 219 13 data datum NOUN hij-606 219 14 , , PUNCT hij-606 219 15 making make VERB hij-606 219 16 them they PRON hij-606 219 17 particularly particularly ADV hij-606 219 18 beneficial beneficial ADJ hij-606 219 19 for for ADP hij-606 219 20 tasks task NOUN hij-606 219 21 comprising comprise VERB hij-606 219 22 data datum NOUN hij-606 219 23 with with ADP hij-606 219 24 temporal temporal ADJ hij-606 219 25 or or CCONJ hij-606 219 26 sequential sequential ADJ hij-606 219 27 characteristics characteristic NOUN hij-606 219 28 . . PUNCT hij-606 220 1 a a DET hij-606 220 2 significant significant ADJ hij-606 220 3 accomplishment accomplishment NOUN hij-606 220 4 was be AUX hij-606 220 5 reported report VERB hij-606 220 6 , , PUNCT hij-606 220 7 achieving achieve VERB hij-606 220 8 a a DET hij-606 220 9 classification classification NOUN hij-606 220 10 accuracy accuracy NOUN hij-606 220 11 of of ADP hij-606 220 12 93 93 NUM hij-606 220 13 % % NOUN hij-606 220 14 . . PUNCT hij-606 221 1 this this DET hij-606 221 2 high high ADJ hij-606 221 3 level level NOUN hij-606 221 4 of of ADP hij-606 221 5 accuracy accuracy NOUN hij-606 221 6 showed show VERB hij-606 221 7 the the DET hij-606 221 8 efficacy efficacy NOUN hij-606 221 9 of of ADP hij-606 221 10 the the DET hij-606 221 11 rnn rnn NOUN hij-606 221 12 - - PUNCT hij-606 221 13 based base VERB hij-606 221 14 approach approach NOUN hij-606 221 15 in in ADP hij-606 221 16 differentiating differentiate VERB hij-606 221 17 between between ADP hij-606 221 18 melanoma melanoma NOUN hij-606 221 19 and and CCONJ hij-606 221 20 non non ADJ hij-606 221 21 - - ADJ hij-606 221 22 melanoma melanoma ADJ hij-606 221 23 cases case NOUN hij-606 221 24 , , PUNCT hij-606 221 25 which which PRON hij-606 221 26 was be AUX hij-606 221 27 of of ADP hij-606 221 28 significant significant ADJ hij-606 221 29 importance importance NOUN hij-606 221 30 . . PUNCT hij-606 222 1 in in ADP hij-606 222 2 addition addition NOUN hij-606 222 3 , , PUNCT hij-606 222 4 this this PRON hij-606 222 5 was be AUX hij-606 222 6 because because SCONJ hij-606 222 7 it it PRON hij-606 222 8 could could AUX hij-606 222 9 have have VERB hij-606 222 10 a a DET hij-606 222 11 profound profound ADJ hij-606 222 12 impact impact NOUN hij-606 222 13 on on ADP hij-606 222 14 patient patient ADJ hij-606 222 15 outcomes outcome NOUN hij-606 222 16 through through ADP hij-606 222 17 early early ADJ hij-606 222 18 and and CCONJ hij-606 222 19 precise precise ADJ hij-606 222 20 melanoma melanoma NOUN hij-606 222 21 detection detection NOUN hij-606 222 22 . . PUNCT hij-606 223 1 the the DET hij-606 223 2 authors author NOUN hij-606 223 3 also also ADV hij-606 223 4 maintained maintain VERB hij-606 223 5 transparency transparency NOUN hij-606 223 6 regarding regard VERB hij-606 223 7 the the DET hij-606 223 8 limited limited ADJ hij-606 223 9 number number NOUN hij-606 223 10 of of ADP hij-606 223 11 classes class NOUN hij-606 223 12 and and CCONJ hij-606 223 13 the the DET hij-606 223 14 size size NOUN hij-606 223 15 of of ADP hij-606 223 16 the the DET hij-606 223 17 training training NOUN hij-606 223 18 dataset dataset NOUN hij-606 223 19 , , PUNCT hij-606 223 20 providing provide VERB hij-606 223 21 readers reader NOUN hij-606 223 22 with with ADP hij-606 223 23 a a DET hij-606 223 24 clear clear ADJ hij-606 223 25 understanding understanding NOUN hij-606 223 26 of of ADP hij-606 223 27 the the DET hij-606 223 28 study study NOUN hij-606 223 29 's 's PART hij-606 223 30 scope scope NOUN hij-606 223 31 and and CCONJ hij-606 223 32 context context NOUN hij-606 223 33 . . PUNCT hij-606 224 1 acknowledging acknowledge VERB hij-606 224 2 these these DET hij-606 224 3 limitations limitation NOUN hij-606 224 4 was be AUX hij-606 224 5 vital vital ADJ hij-606 224 6 for for ADP hij-606 224 7 a a DET hij-606 224 8 fair fair ADJ hij-606 224 9 assessment assessment NOUN hij-606 224 10 of of ADP hij-606 224 11 the the DET hij-606 224 12 method method NOUN hij-606 224 13 's 's PART hij-606 224 14 applicability applicability NOUN hij-606 224 15 . . PUNCT hij-606 225 1 however however ADV hij-606 225 2 , , PUNCT hij-606 225 3 a a DET hij-606 225 4 primary primary ADJ hij-606 225 5 limitation limitation NOUN hij-606 225 6 of of ADP hij-606 225 7 the the DET hij-606 225 8 study study NOUN hij-606 225 9 was be AUX hij-606 225 10 the the DET hij-606 225 11 restricted restricted ADJ hij-606 225 12 size size NOUN hij-606 225 13 of of ADP hij-606 225 14 the the DET hij-606 225 15 training training NOUN hij-606 225 16 dataset dataset NOUN hij-606 225 17 . . PUNCT hij-606 226 1 deep deep ADJ hij-606 226 2 learning learning NOUN hij-606 226 3 models model NOUN hij-606 226 4 , , PUNCT hij-606 226 5 such such ADJ hij-606 226 6 as as ADP hij-606 226 7 rnns rnn NOUN hij-606 226 8 , , PUNCT hij-606 226 9 heavily heavily ADV hij-606 226 10 relied rely VERB hij-606 226 11 on on ADP hij-606 226 12 having have VERB hij-606 226 13 a a DET hij-606 226 14 substantial substantial ADJ hij-606 226 15 and and CCONJ hij-606 226 16 diverse diverse ADJ hij-606 226 17 dataset dataset NOUN hij-606 226 18 to to PART hij-606 226 19 perform perform VERB hij-606 226 20 robustly robustly ADV hij-606 226 21 . . PUNCT hij-606 227 1 a a DET hij-606 227 2 limited limited ADJ hij-606 227 3 dataset dataset NOUN hij-606 227 4 often often ADV hij-606 227 5 led lead VERB hij-606 227 6 to to ADP hij-606 227 7 overfitting overfitte VERB hij-606 227 8 and and CCONJ hij-606 227 9 could could AUX hij-606 227 10 constrain constrain VERB hij-606 227 11 the the DET hij-606 227 12 model model NOUN hij-606 227 13 's 's PART hij-606 227 14 capacity capacity NOUN hij-606 227 15 to to PART hij-606 227 16 generalize generalize VERB hij-606 227 17 to to ADP hij-606 227 18 a a DET hij-606 227 19 wider wide ADJ hij-606 227 20 range range NOUN hij-606 227 21 of of ADP hij-606 227 22 real real ADJ hij-606 227 23 - - PUNCT hij-606 227 24 world world NOUN hij-606 227 25 melanoma melanoma NOUN hij-606 227 26 cases case NOUN hij-606 227 27 . . PUNCT hij-606 228 1 to to PART hij-606 228 2 validate validate VERB hij-606 228 3 the the DET hij-606 228 4 model model NOUN hij-606 228 5 's 's PART hij-606 228 6 performance performance NOUN hij-606 228 7 in in ADP hij-606 228 8 practical practical ADJ hij-606 228 9 scenarios scenario NOUN hij-606 228 10 , , PUNCT hij-606 228 11 further further ADJ hij-606 228 12 studies study NOUN hij-606 228 13 with with ADP hij-606 228 14 a a DET hij-606 228 15 more more ADV hij-606 228 16 extensive extensive ADJ hij-606 228 17 and and CCONJ hij-606 228 18 diverse diverse ADJ hij-606 228 19 dataset dataset NOUN hij-606 228 20 were be AUX hij-606 228 21 advantageous advantageous ADJ hij-606 228 22 . . PUNCT hij-606 229 1 as as SCONJ hij-606 229 2 mentioned mention VERB hij-606 229 3 by by ADP hij-606 229 4 asyhar asyhar PROPN hij-606 229 5 et et PROPN hij-606 229 6 al al PROPN hij-606 229 7 . . PUNCT hij-606 230 1 [ [ X hij-606 230 2 47 47 NUM hij-606 230 3 ] ] PUNCT hij-606 230 4 , , PUNCT hij-606 230 5 who who PRON hij-606 230 6 focused focus VERB hij-606 230 7 on on ADP hij-606 230 8 using use VERB hij-606 230 9 lstm lstm NOUN hij-606 230 10 ( ( PUNCT hij-606 230 11 long long ADJ hij-606 230 12 short short ADJ hij-606 230 13 - - PUNCT hij-606 230 14 term term NOUN hij-606 230 15 memory memory NOUN hij-606 230 16 ) ) PUNCT hij-606 230 17 algorithms algorithm NOUN hij-606 230 18 for for ADP hij-606 230 19 the the DET hij-606 230 20 classification classification NOUN hij-606 230 21 of of ADP hij-606 230 22 cervical cervical ADJ hij-606 230 23 cancer cancer NOUN hij-606 230 24 with with ADP hij-606 230 25 colposcopy colposcopy NOUN hij-606 230 26 data data PROPN hij-606 230 27 . . PUNCT hij-606 231 1 the the DET hij-606 231 2 study study NOUN hij-606 231 3 used use VERB hij-606 231 4 a a DET hij-606 231 5 combination combination NOUN hij-606 231 6 of of ADP hij-606 231 7 image image NOUN hij-606 231 8 enhancement enhancement NOUN hij-606 231 9 techniques technique NOUN hij-606 231 10 , , PUNCT hij-606 231 11 including include VERB hij-606 231 12 histogram histogram NOUN hij-606 231 13 equalization equalization NOUN hij-606 231 14 and and CCONJ hij-606 231 15 median median ADJ hij-606 231 16 filter filter NOUN hij-606 231 17 , , PUNCT hij-606 231 18 followed follow VERB hij-606 231 19 by by ADP hij-606 231 20 an an DET hij-606 231 21 rnn rnn NOUN hij-606 231 22 - - PUNCT hij-606 231 23 lstm lstm NOUN hij-606 231 24 ( ( PUNCT hij-606 231 25 recurrent recurrent ADJ hij-606 231 26 neural neural ADJ hij-606 231 27 network network NOUN hij-606 231 28 β€” β€” PUNCT hij-606 231 29 long long ADJ hij-606 231 30 short short ADJ hij-606 231 31 - - PUNCT hij-606 231 32 term term NOUN hij-606 231 33 memory memory NOUN hij-606 231 34 ) ) PUNCT hij-606 231 35 algorithm algorithm NOUN hij-606 231 36 . . PUNCT hij-606 232 1 this this DET hij-606 232 2 approach approach NOUN hij-606 232 3 combined combine VERB hij-606 232 4 image image NOUN hij-606 232 5 processing processing NOUN hij-606 232 6 and and CCONJ hij-606 232 7 deep deep ADJ hij-606 232 8 learning learning NOUN hij-606 232 9 techniques technique NOUN hij-606 232 10 , , PUNCT hij-606 232 11 with with ADP hij-606 232 12 an an DET hij-606 232 13 accuracy accuracy NOUN hij-606 232 14 of of ADP hij-606 232 15 66 66 NUM hij-606 232 16 % % NOUN hij-606 232 17 . . PUNCT hij-606 233 1 therefore therefore ADV hij-606 233 2 , , PUNCT hij-606 233 3 the the DET hij-606 233 4 method method NOUN hij-606 233 5 achieved achieve VERB hij-606 233 6 66 66 NUM hij-606 233 7 % % NOUN hij-606 233 8 accuracy accuracy NOUN hij-606 233 9 in in ADP hij-606 233 10 distinguishing distinguish VERB hij-606 233 11 between between ADP hij-606 233 12 different different ADJ hij-606 233 13 cervical cervical ADJ hij-606 233 14 cancer cancer NOUN hij-606 233 15 classes class NOUN hij-606 233 16 using use VERB hij-606 233 17 colposcopy colposcopy NOUN hij-606 233 18 data datum NOUN hij-606 233 19 . . 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PUNCT hij-606 235 1 these these DET hij-606 235 2 techniques technique NOUN hij-606 235 3 could could AUX hij-606 235 4 help help VERB hij-606 235 5 improve improve VERB hij-606 235 6 the the DET hij-606 235 7 quality quality NOUN hij-606 235 8 and and CCONJ hij-606 235 9 clarity clarity NOUN hij-606 235 10 of of ADP hij-606 235 11 the the DET hij-606 235 12 colposcopy colposcopy NOUN hij-606 235 13 image image NOUN hij-606 235 14 , , PUNCT hij-606 235 15 which which PRON hij-606 235 16 was be AUX hij-606 235 17 important important ADJ hij-606 235 18 for for ADP hij-606 235 19 accurate accurate ADJ hij-606 235 20 classification classification NOUN hij-606 235 21 . . PUNCT hij-606 236 1 however however ADV hij-606 236 2 , , PUNCT hij-606 236 3 a a DET hij-606 236 4 significant significant ADJ hij-606 236 5 weakness weakness NOUN hij-606 236 6 was be AUX hij-606 236 7 the the DET hij-606 236 8 relatively relatively ADV hij-606 236 9 low low ADJ hij-606 236 10 classification classification NOUN hij-606 236 11 accuracy accuracy NOUN hij-606 236 12 of of ADP hij-606 236 13 66 66 NUM hij-606 236 14 % % NOUN hij-606 236 15 . . PUNCT hij-606 237 1 the the DET hij-606 237 2 accuracy accuracy NOUN hij-606 237 3 level level NOUN hij-606 237 4 was be AUX hij-606 237 5 not not PART hij-606 237 6 sufficient sufficient ADJ hij-606 237 7 for for ADP hij-606 237 8 reliable reliable ADJ hij-606 237 9 cervical cervical ADJ hij-606 237 10 cancer cancer NOUN hij-606 237 11 classification classification NOUN hij-606 237 12 in in ADP hij-606 237 13 a a DET hij-606 237 14 medical medical ADJ hij-606 237 15 context context NOUN hij-606 237 16 . . 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PUNCT hij-606 435 1 the the DET hij-606 435 2 hyperparameter hyperparameter NOUN hij-606 435 3 tuning tuning NOUN hij-606 435 4 process process NOUN hij-606 435 5 was be AUX hij-606 435 6 divided divide VERB hij-606 435 7 into into ADP hij-606 435 8 two two NUM hij-606 435 9 parts part NOUN hij-606 435 10 , , PUNCT hij-606 435 11 namely namely ADV hij-606 435 12 from from ADP hij-606 435 13 the the DET hij-606 435 14 node node ADJ hij-606 435 15 value value NOUN hij-606 435 16 32 32 NUM hij-606 435 17 to to ADP hij-606 435 18 128 128 NUM hij-606 435 19 , , PUNCT hij-606 435 20 as as ADV hij-606 435 21 well well ADV hij-606 435 22 as as ADP hij-606 435 23 from from ADP hij-606 435 24 128 128 NUM hij-606 435 25 to to PART hij-606 435 26 256 256 NUM hij-606 435 27 . . PUNCT hij-606 436 1 for for ADP hij-606 436 2 the the DET hij-606 436 3 learning learning NOUN hij-606 436 4 rate rate NOUN hij-606 436 5 , , PUNCT hij-606 436 6 the the DET hij-606 436 7 tuner tuner NOUN hij-606 436 8 was be AUX hij-606 436 9 given give VERB hij-606 436 10 options option NOUN hij-606 436 11 of of ADP hij-606 436 12 0.01 0.01 NUM hij-606 436 13 , , PUNCT hij-606 436 14 0.001 0.001 NUM hij-606 436 15 , , PUNCT hij-606 436 16 and and CCONJ hij-606 436 17 0.0001 0.0001 NUM hij-606 436 18 . . PUNCT hij-606 437 1 the the DET hij-606 437 2 tuning tuning NOUN hij-606 437 3 process process NOUN hij-606 437 4 aimed aim VERB hij-606 437 5 to to PART hij-606 437 6 reduce reduce VERB hij-606 437 7 the the DET hij-606 437 8 validation validation NOUN hij-606 437 9 loss loss NOUN hij-606 437 10 variable variable NOUN hij-606 437 11 . . PUNCT hij-606 438 1 moreover moreover ADV hij-606 438 2 , , PUNCT hij-606 438 3 the the DET hij-606 438 4 early early ADJ hij-606 438 5 stopping stopping NOUN hij-606 438 6 technique technique NOUN hij-606 438 7 was be AUX hij-606 438 8 utilized utilize VERB hij-606 438 9 to to PART hij-606 438 10 halt halt VERB hij-606 438 11 the the DET hij-606 438 12 tuning tuning NOUN hij-606 438 13 process process NOUN hij-606 438 14 after after SCONJ hij-606 438 15 the the DET hij-606 438 16 validation validation NOUN hij-606 438 17 loss loss NOUN hij-606 438 18 did do AUX hij-606 438 19 not not PART hij-606 438 20 decrease decrease VERB hij-606 438 21 for for ADP hij-606 438 22 10 10 NUM hij-606 438 23 epochs epoch NOUN hij-606 438 24 . . PUNCT hij-606 439 1 each each DET hij-606 439 2 tuning tune VERB hij-606 439 3 iteration iteration NOUN hij-606 439 4 was be AUX hij-606 439 5 carried carry VERB hij-606 439 6 out out ADP hij-606 439 7 for for ADP hij-606 439 8 100 100 NUM hij-606 439 9 epochs epoch NOUN hij-606 439 10 , , PUNCT hij-606 439 11 and and CCONJ hij-606 439 12 the the DET hij-606 439 13 entire entire ADJ hij-606 439 14 tuning tuning NOUN hij-606 439 15 process process NOUN hij-606 439 16 was be AUX hij-606 439 17 repeated repeat VERB hij-606 439 18 three three NUM hij-606 439 19 times time NOUN hij-606 439 20 . . PUNCT hij-606 440 1 the the DET hij-606 440 2 total total ADJ hij-606 440 3 number number NOUN hij-606 440 4 of of ADP hij-606 440 5 tuning tune VERB hij-606 440 6 iterations iteration NOUN hij-606 440 7 performed perform VERB hij-606 440 8 was be AUX hij-606 440 9 5 5 NUM hij-606 440 10 times time NOUN hij-606 440 11 . . PUNCT hij-606 441 1 pixel pixel PROPN hij-606 441 2 p p PROPN hij-606 441 3 ix ix PROPN hij-606 441 4 el el PROPN hij-606 441 5 brightness brightness NOUN hij-606 441 6 hightech hightech NOUN hij-606 441 7 and and CCONJ hij-606 441 8 innovation innovation NOUN hij-606 441 9 journal journal PROPN hij-606 441 10 vol vol NOUN hij-606 441 11 . . PROPN hij-606 441 12 5 5 NUM hij-606 441 13 , , PUNCT hij-606 441 14 no no INTJ hij-606 441 15 . . NOUN hij-606 441 16 3 3 NUM hij-606 441 17 , , PUNCT hij-606 441 18 september september PROPN hij-606 441 19 , , PUNCT hij-606 441 20 2024 2024 NUM hij-606 441 21 656 656 NUM hij-606 441 22 the the DET hij-606 441 23 results result NOUN hij-606 441 24 of of ADP hij-606 441 25 the the DET hij-606 441 26 experiments experiment NOUN hij-606 441 27 using use VERB hij-606 441 28 a a DET hij-606 441 29 1 1 NUM hij-606 441 30 - - PUNCT hij-606 441 31 layer layer NOUN hij-606 441 32 lstm lstm NOUN hij-606 441 33 are be AUX hij-606 441 34 presented present VERB hij-606 441 35 in in ADP hij-606 441 36 figure figure NOUN hij-606 441 37 18 18 NUM hij-606 441 38 . . PUNCT hij-606 442 1 the the DET hij-606 442 2 left left ADJ hij-606 442 3 side side NOUN hij-606 442 4 displayed display VERB hij-606 442 5 the the DET hij-606 442 6 results result NOUN hij-606 442 7 of of ADP hij-606 442 8 the the DET hij-606 442 9 first first ADJ hij-606 442 10 - - PUNCT hij-606 442 11 layer layer NOUN hij-606 442 12 experiment experiment NOUN hij-606 442 13 , , PUNCT hij-606 442 14 where where SCONJ hij-606 442 15 the the DET hij-606 442 16 best good ADJ hij-606 442 17 model model NOUN hij-606 442 18 with with ADP hij-606 442 19 a a DET hij-606 442 20 search search NOUN hij-606 442 21 for for ADP hij-606 442 22 node node ADJ hij-606 442 23 numbers number NOUN hij-606 442 24 between between ADP hij-606 442 25 32 32 NUM hij-606 442 26 and and CCONJ hij-606 442 27 128 128 NUM hij-606 442 28 produced produce VERB hij-606 442 29 the the DET hij-606 442 30 lowest low ADJ hij-606 442 31 validation validation NOUN hij-606 442 32 loss loss NOUN hij-606 442 33 score score NOUN hij-606 442 34 of of ADP hij-606 442 35 0.8417290449142456 0.8417290449142456 NUM hij-606 442 36 . . PUNCT hij-606 443 1 the the DET hij-606 443 2 optimal optimal ADJ hij-606 443 3 lstm lstm ADJ hij-606 443 4 node node NOUN hij-606 443 5 value value NOUN hij-606 443 6 was be AUX hij-606 443 7 96 96 NUM hij-606 443 8 , , PUNCT hij-606 443 9 with with ADP hij-606 443 10 a a DET hij-606 443 11 learning learn VERB hij-606 443 12 rate rate NOUN hij-606 443 13 of of ADP hij-606 443 14 0.0001 0.0001 NUM hij-606 443 15 . . PUNCT hij-606 444 1 the the DET hij-606 444 2 right right ADJ hij-606 444 3 side side NOUN hij-606 444 4 showed show VERB hij-606 444 5 the the DET hij-606 444 6 best good ADJ hij-606 444 7 model model NOUN hij-606 444 8 from from ADP hij-606 444 9 the the DET hij-606 444 10 second second ADJ hij-606 444 11 - - PUNCT hij-606 444 12 layer layer NOUN hij-606 444 13 experiment experiment NOUN hij-606 444 14 , , PUNCT hij-606 444 15 with with ADP hij-606 444 16 a a DET hij-606 444 17 search search NOUN hij-606 444 18 for for ADP hij-606 444 19 node node ADJ hij-606 444 20 numbers number NOUN hij-606 444 21 between between ADP hij-606 444 22 128 128 NUM hij-606 444 23 and and CCONJ hij-606 444 24 256 256 NUM hij-606 444 25 . . PUNCT hij-606 445 1 the the DET hij-606 445 2 result result NOUN hij-606 445 3 was be AUX hij-606 445 4 the the DET hij-606 445 5 lowest low ADJ hij-606 445 6 validation validation NOUN hij-606 445 7 loss loss NOUN hij-606 445 8 score score NOUN hij-606 445 9 of of ADP hij-606 445 10 0.8408656318982443 0.8408656318982443 NUM hij-606 445 11 . . PUNCT hij-606 446 1 in in ADP hij-606 446 2 this this DET hij-606 446 3 experiment experiment NOUN hij-606 446 4 , , PUNCT hij-606 446 5 the the DET hij-606 446 6 best good ADJ hij-606 446 7 lstm lstm ADJ hij-606 446 8 node node NOUN hij-606 446 9 value value NOUN hij-606 446 10 was be AUX hij-606 446 11 144 144 NUM hij-606 446 12 , , PUNCT hij-606 446 13 with with ADP hij-606 446 14 a a DET hij-606 446 15 learning learn VERB hij-606 446 16 rate rate NOUN hij-606 446 17 of of ADP hij-606 446 18 0.0001 0.0001 NUM hij-606 446 19 . . PUNCT hij-606 447 1 figure figure NOUN hij-606 447 2 18 18 NUM hij-606 447 3 . . PUNCT hij-606 448 1 results result NOUN hij-606 448 2 of of ADP hij-606 448 3 1 1 NUM hij-606 448 4 - - PUNCT hij-606 448 5 layer layer NOUN hij-606 448 6 lstm lstm NOUN hij-606 448 7 experiments experiment VERB hij-606 448 8 experiments experiment NOUN hij-606 448 9 were be AUX hij-606 448 10 conducted conduct VERB hij-606 448 11 to to PART hij-606 448 12 determine determine VERB hij-606 448 13 the the DET hij-606 448 14 best good ADJ hij-606 448 15 validation validation NOUN hij-606 448 16 loss loss NOUN hij-606 448 17 value value NOUN hij-606 448 18 for for ADP hij-606 448 19 a a DET hij-606 448 20 model model NOUN hij-606 448 21 with with ADP hij-606 448 22 two two NUM hij-606 448 23 lstm lstm ADJ hij-606 448 24 layers layer NOUN hij-606 448 25 . . PUNCT hij-606 449 1 the the DET hij-606 449 2 experimental experimental ADJ hij-606 449 3 process process NOUN hij-606 449 4 was be AUX hij-606 449 5 similar similar ADJ hij-606 449 6 to to ADP hij-606 449 7 the the DET hij-606 449 8 previous previous ADJ hij-606 449 9 experiment experiment NOUN hij-606 449 10 for for ADP hij-606 449 11 a a DET hij-606 449 12 one one NUM hij-606 449 13 - - PUNCT hij-606 449 14 layer layer NOUN hij-606 449 15 lstm lstm NOUN hij-606 449 16 model model NOUN hij-606 449 17 , , PUNCT hij-606 449 18 but but CCONJ hij-606 449 19 the the DET hij-606 449 20 difference difference NOUN hij-606 449 21 was be AUX hij-606 449 22 in in ADP hij-606 449 23 the the DET hij-606 449 24 number number NOUN hij-606 449 25 of of ADP hij-606 449 26 lstm lstm NOUN hij-606 449 27 layers layer NOUN hij-606 449 28 used use VERB hij-606 449 29 . . PUNCT hij-606 450 1 in in ADP hij-606 450 2 addition addition NOUN hij-606 450 3 , , PUNCT hij-606 450 4 the the DET hij-606 450 5 process process NOUN hij-606 450 6 was be AUX hij-606 450 7 divided divide VERB hij-606 450 8 into into ADP hij-606 450 9 two two NUM hij-606 450 10 parts part NOUN hij-606 450 11 , , PUNCT hij-606 450 12 namely namely ADV hij-606 450 13 finding find VERB hij-606 450 14 the the DET hij-606 450 15 number number NOUN hij-606 450 16 of of ADP hij-606 450 17 lstm lstm NOUN hij-606 450 18 nodes node NOUN hij-606 450 19 between between ADP hij-606 450 20 32 32 NUM hij-606 450 21 and and CCONJ hij-606 450 22 128 128 NUM hij-606 450 23 as as ADV hij-606 450 24 well well ADV hij-606 450 25 as as ADP hij-606 450 26 between between ADP hij-606 450 27 128 128 NUM hij-606 450 28 and and CCONJ hij-606 450 29 256 256 NUM hij-606 450 30 . . PUNCT hij-606 451 1 the the DET hij-606 451 2 outcomes outcome NOUN hij-606 451 3 of of ADP hij-606 451 4 the the DET hij-606 451 5 experiments experiment NOUN hij-606 451 6 comprising comprise VERB hij-606 451 7 the the DET hij-606 451 8 two two NUM hij-606 451 9 - - PUNCT hij-606 451 10 layer layer NOUN hij-606 451 11 lstm lstm NOUN hij-606 451 12 models model NOUN hij-606 451 13 are be AUX hij-606 451 14 depicted depict VERB hij-606 451 15 in in ADP hij-606 451 16 figure figure NOUN hij-606 451 17 19 19 NUM hij-606 451 18 . . PUNCT hij-606 452 1 on on ADP hij-606 452 2 the the DET hij-606 452 3 left left ADJ hij-606 452 4 side side NOUN hij-606 452 5 , , PUNCT hij-606 452 6 the the DET hij-606 452 7 results result NOUN hij-606 452 8 of of ADP hij-606 452 9 the the DET hij-606 452 10 first first ADJ hij-606 452 11 experiment experiment NOUN hij-606 452 12 revealed reveal VERB hij-606 452 13 that that SCONJ hij-606 452 14 the the DET hij-606 452 15 optimal optimal ADJ hij-606 452 16 model model NOUN hij-606 452 17 was be AUX hij-606 452 18 achieved achieve VERB hij-606 452 19 with with ADP hij-606 452 20 64 64 NUM hij-606 452 21 nodes node NOUN hij-606 452 22 in in ADP hij-606 452 23 the the DET hij-606 452 24 first first ADJ hij-606 452 25 - - PUNCT hij-606 452 26 layer layer NOUN hij-606 452 27 lstm lstm NOUN hij-606 452 28 , , PUNCT hij-606 452 29 112 112 NUM hij-606 452 30 nodes node NOUN hij-606 452 31 in in ADP hij-606 452 32 the the DET hij-606 452 33 second second ADJ hij-606 452 34 - - PUNCT hij-606 452 35 layer layer NOUN hij-606 452 36 lstm lstm NOUN hij-606 452 37 , , PUNCT hij-606 452 38 and and CCONJ hij-606 452 39 a a DET hij-606 452 40 learning learning NOUN hij-606 452 41 rate rate NOUN hij-606 452 42 of of ADP hij-606 452 43 0.001 0.001 NUM hij-606 452 44 . . PUNCT hij-606 453 1 the the DET hij-606 453 2 lowest low ADJ hij-606 453 3 validation validation NOUN hij-606 453 4 loss loss NOUN hij-606 453 5 attained attain VERB hij-606 453 6 in in ADP hij-606 453 7 this this DET hij-606 453 8 scenario scenario NOUN hij-606 453 9 was be AUX hij-606 453 10 0.8340716361999512 0.8340716361999512 NUM hij-606 453 11 . . PUNCT hij-606 454 1 on on ADP hij-606 454 2 the the DET hij-606 454 3 right right ADJ hij-606 454 4 side side NOUN hij-606 454 5 , , PUNCT hij-606 454 6 the the DET hij-606 454 7 results result NOUN hij-606 454 8 of of ADP hij-606 454 9 the the DET hij-606 454 10 second second ADJ hij-606 454 11 experiment experiment NOUN hij-606 454 12 showed show VERB hij-606 454 13 that that SCONJ hij-606 454 14 the the DET hij-606 454 15 best good ADJ hij-606 454 16 model model NOUN hij-606 454 17 was be AUX hij-606 454 18 obtained obtain VERB hij-606 454 19 with with ADP hij-606 454 20 128 128 NUM hij-606 454 21 nodes node NOUN hij-606 454 22 in in ADP hij-606 454 23 the the DET hij-606 454 24 first first ADJ hij-606 454 25 - - PUNCT hij-606 454 26 layer layer NOUN hij-606 454 27 lstm lstm NOUN hij-606 454 28 , , PUNCT hij-606 454 29 240 240 NUM hij-606 454 30 nodes node NOUN hij-606 454 31 in in ADP hij-606 454 32 the the DET hij-606 454 33 second second ADJ hij-606 454 34 - - PUNCT hij-606 454 35 layer layer NOUN hij-606 454 36 lstm lstm NOUN hij-606 454 37 , , PUNCT hij-606 454 38 and and CCONJ hij-606 454 39 a a DET hij-606 454 40 learning learning NOUN hij-606 454 41 rate rate NOUN hij-606 454 42 of of ADP hij-606 454 43 0.0001 0.0001 NUM hij-606 454 44 , , PUNCT hij-606 454 45 leading lead VERB hij-606 454 46 to to ADP hij-606 454 47 the the DET hij-606 454 48 lowest low ADJ hij-606 454 49 validation validation NOUN hij-606 454 50 loss loss NOUN hij-606 454 51 of of ADP hij-606 454 52 0.8432829777399699 0.8432829777399699 NUM hij-606 454 53 . . PUNCT hij-606 455 1 a a DET hij-606 455 2 summary summary NOUN hij-606 455 3 of of ADP hij-606 455 4 the the DET hij-606 455 5 findings finding NOUN hij-606 455 6 from from ADP hij-606 455 7 the the DET hij-606 455 8 hyperparameter hyperparameter NOUN hij-606 455 9 tuning tune VERB hij-606 455 10 experiments experiment NOUN hij-606 455 11 is be AUX hij-606 455 12 presented present VERB hij-606 455 13 in in ADP hij-606 455 14 table table NOUN hij-606 455 15 4 4 NUM hij-606 455 16 . . PUNCT hij-606 455 17 table table NOUN hij-606 455 18 4 4 NUM hij-606 455 19 . . PUNCT hij-606 456 1 hyperparameter hyperparameter NOUN hij-606 456 2 tuning tune VERB hij-606 456 3 experiments experiment NOUN hij-606 456 4 no no INTJ hij-606 456 5 . . PUNCT hij-606 457 1 βˆ‘ βˆ‘ PUNCT hij-606 457 2 π‘³π’‚π’šπ’†π’“ π‘³π’‚π’šπ’†π’“ NOUN hij-606 457 3 nodes node NOUN hij-606 457 4 range range VERB hij-606 457 5 βˆ‘π‘΅π’π’…π’† βˆ‘π‘΅π’π’…π’† PRON hij-606 457 6 result result VERB hij-606 457 7 node node ADJ hij-606 457 8 layer layer NOUN hij-606 457 9 1 1 NUM hij-606 457 10 node node NOUN hij-606 457 11 layer layer NOUN hij-606 457 12 2 2 NUM hij-606 457 13 learning learning NOUN hij-606 457 14 rate rate NOUN hij-606 457 15 validation validation NOUN hij-606 457 16 loss loss NOUN hij-606 457 17 1 1 NUM hij-606 457 18 1 1 NUM hij-606 457 19 32 32 NUM hij-606 457 20 - - SYM hij-606 457 21 128 128 NUM hij-606 457 22 96 96 NUM hij-606 457 23 0.0001 0.0001 NUM hij-606 457 24 0 0 NUM hij-606 457 25 . . 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PUNCT hij-606 459 1 therefore therefore ADV hij-606 459 2 , , PUNCT hij-606 459 3 the the DET hij-606 459 4 training training NOUN hij-606 459 5 model model NOUN hij-606 459 6 used use VERB hij-606 459 7 in in ADP hij-606 459 8 this this DET hij-606 459 9 study study NOUN hij-606 459 10 is be AUX hij-606 459 11 presented present VERB hij-606 459 12 in in ADP hij-606 459 13 figure figure NOUN hij-606 459 14 20 20 NUM hij-606 459 15 . . PUNCT hij-606 460 1 figure figure NOUN hij-606 460 2 19 19 NUM hij-606 460 3 . . PUNCT hij-606 461 1 results result NOUN hij-606 461 2 of of ADP hij-606 461 3 2 2 NUM hij-606 461 4 - - PUNCT hij-606 461 5 layer layer NOUN hij-606 461 6 lstm lstm NOUN hij-606 461 7 experiments experiment NOUN hij-606 461 8 hightech hightech NOUN hij-606 461 9 and and CCONJ hij-606 461 10 innovation innovation NOUN hij-606 461 11 journal journal PROPN hij-606 461 12 vol vol NOUN hij-606 461 13 . . 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PUNCT hij-606 469 1 after after ADP hij-606 469 2 determining determine VERB hij-606 469 3 the the DET hij-606 469 4 number number NOUN hij-606 469 5 of of ADP hij-606 469 6 epochs epoch NOUN hij-606 469 7 and and CCONJ hij-606 469 8 the the DET hij-606 469 9 structure structure NOUN hij-606 469 10 of of ADP hij-606 469 11 the the DET hij-606 469 12 deep deep ADJ hij-606 469 13 learning learning NOUN hij-606 469 14 model model NOUN hij-606 469 15 , , PUNCT hij-606 469 16 the the DET hij-606 469 17 next next ADJ hij-606 469 18 step step NOUN hij-606 469 19 comprised comprise VERB hij-606 469 20 the the DET hij-606 469 21 training training NOUN hij-606 469 22 phase phase NOUN hij-606 469 23 using use VERB hij-606 469 24 both both CCONJ hij-606 469 25 the the DET hij-606 469 26 training training NOUN hij-606 469 27 and and CCONJ hij-606 469 28 validation validation NOUN hij-606 469 29 data datum NOUN hij-606 469 30 to to PART hij-606 469 31 generate generate VERB hij-606 469 32 a a DET hij-606 469 33 model model NOUN hij-606 469 34 for for ADP hij-606 469 35 predicting predict VERB hij-606 469 36 the the DET hij-606 469 37 testing testing NOUN hij-606 469 38 data datum NOUN hij-606 469 39 . . 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PROPN hij-606 617 11 , , PUNCT hij-606 617 12 lacassagne lacassagne PROPN hij-606 617 13 , , PUNCT hij-606 617 14 l. l. PROPN hij-606 617 15 , , PUNCT hij-606 617 16 sayadi sayadi PROPN hij-606 617 17 , , PUNCT hij-606 617 18 f. f. PROPN hij-606 617 19 , , PUNCT hij-606 617 20 & & CCONJ hij-606 617 21 ouni ouni PROPN hij-606 617 22 , , PUNCT hij-606 617 23 b. b. PROPN hij-606 617 24 ( ( PUNCT hij-606 617 25 2018 2018 NUM hij-606 617 26 ) ) PUNCT hij-606 617 27 . . PUNCT hij-606 618 1 harris harris PROPN hij-606 618 2 corner corner PROPN hij-606 618 3 detection detection PROPN hij-606 618 4 on on ADP hij-606 618 5 a a DET hij-606 618 6 numa numa NOUN hij-606 618 7 manycore manycore NOUN hij-606 618 8 . . PUNCT hij-606 619 1 future future ADJ hij-606 619 2 generation generation NOUN hij-606 619 3 computer computer NOUN hij-606 619 4 systems system NOUN hij-606 619 5 , , PUNCT hij-606 619 6 88 88 NUM hij-606 619 7 , , PUNCT hij-606 619 8 442–452 442–452 NUM hij-606 619 9 . . 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PROPN hij-606 625 8 , , PUNCT hij-606 625 9 & & CCONJ hij-606 625 10 li li PROPN hij-606 625 11 , , PUNCT hij-606 625 12 j. j. PROPN hij-606 625 13 j. j. PROPN hij-606 625 14 ( ( PUNCT hij-606 625 15 2011 2011 NUM hij-606 625 16 ) ) PUNCT hij-606 625 17 . . PUNCT hij-606 625 18 harris harris PROPN hij-606 625 19 corner corner PROPN hij-606 625 20 detection detection PROPN hij-606 625 21 algorithm algorithm NOUN hij-606 625 22 based base VERB hij-606 625 23 on on ADP hij-606 625 24 improved improved ADJ hij-606 625 25 contourlet contourlet NOUN hij-606 625 26 transform transform NOUN hij-606 625 27 . . PUNCT hij-606 626 1 procedia procedia PROPN hij-606 626 2 engineering engineering PROPN hij-606 626 3 , , PUNCT hij-606 626 4 15 15 NUM hij-606 626 5 , , PUNCT hij-606 626 6 2239–2243 2239–2243 NUM hij-606 626 7 . . PUNCT hij-606 627 1 doi:10.1016 doi:10.1016 PROPN hij-606 627 2 / / SYM hij-606 627 3 j.proeng.2011.08.419 j.proeng.2011.08.419 PROPN hij-606 627 4 . . 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PROPN hij-606 639 8 , , PUNCT hij-606 639 9 & & CCONJ hij-606 639 10 kumar kumar PROPN hij-606 639 11 , , PUNCT hij-606 639 12 k. k. PROPN hij-606 639 13 s. s. PROPN hij-606 639 14 ( ( PUNCT hij-606 639 15 2022 2022 NUM hij-606 639 16 ) ) PUNCT hij-606 639 17 . . PUNCT hij-606 640 1 a a DET hij-606 640 2 combined combined ADJ hij-606 640 3 approach approach NOUN hij-606 640 4 of of ADP hij-606 640 5 vgg vgg PROPN hij-606 640 6 16 16 NUM hij-606 640 7 and and CCONJ hij-606 640 8 lstm lstm NOUN hij-606 640 9 transfer transfer NOUN hij-606 640 10 learning learning NOUN hij-606 640 11 technique technique NOUN hij-606 640 12 for for ADP hij-606 640 13 skin skin NOUN hij-606 640 14 melanoma melanoma NOUN hij-606 640 15 classification classification NOUN hij-606 640 16 . . 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PROPN hij-606 651 7 , , PUNCT hij-606 651 8 srivastava srivastava PROPN hij-606 651 9 , , PUNCT hij-606 651 10 r. r. PROPN hij-606 651 11 k. k. PROPN hij-606 651 12 , , PUNCT hij-606 651 13 koutnik koutnik PROPN hij-606 651 14 , , PUNCT hij-606 651 15 j. j. PROPN hij-606 651 16 , , PUNCT hij-606 651 17 steunebrink steunebrink PROPN hij-606 651 18 , , PUNCT hij-606 651 19 b. b. PROPN hij-606 651 20 r. r. PROPN hij-606 651 21 , , PUNCT hij-606 651 22 & & CCONJ hij-606 651 23 schmidhuber schmidhuber PROPN hij-606 651 24 , , PUNCT hij-606 651 25 j. j. PROPN hij-606 651 26 ( ( PUNCT hij-606 651 27 2017 2017 NUM hij-606 651 28 ) ) PUNCT hij-606 651 29 . . PUNCT hij-606 652 1 lstm lstm NOUN hij-606 652 2 : : PUNCT hij-606 652 3 a a DET hij-606 652 4 search search NOUN hij-606 652 5 space space NOUN hij-606 652 6 odyssey odyssey PROPN hij-606 652 7 . . 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PROPN hij-606 662 19 , , PUNCT hij-606 662 20 soto soto PROPN hij-606 662 21 - - PUNCT hij-606 662 22 rey rey PROPN hij-606 662 23 , , PUNCT hij-606 662 24 i. i. PROPN hij-606 662 25 , , PUNCT hij-606 662 26 & & CCONJ hij-606 662 27 kramer kramer PROPN hij-606 662 28 , , PUNCT hij-606 662 29 f. f. PROPN hij-606 662 30 ( ( PUNCT hij-606 662 31 2022 2022 NUM hij-606 662 32 ) ) PUNCT hij-606 662 33 . . PUNCT hij-606 663 1 miseval miseval NOUN hij-606 663 2 : : PUNCT hij-606 663 3 a a DET hij-606 663 4 metric metric ADJ hij-606 663 5 library library NOUN hij-606 663 6 for for ADP hij-606 663 7 medical medical ADJ hij-606 663 8 image image NOUN hij-606 663 9 segmentation segmentation NOUN hij-606 663 10 evaluation evaluation NOUN hij-606 663 11 . . 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PROPN hij-606 665 20 , , PUNCT hij-606 665 21 & & CCONJ hij-606 665 22 torigian torigian PROPN hij-606 665 23 , , PUNCT hij-606 665 24 d. d. PROPN hij-606 665 25 a. a. PROPN hij-606 665 26 ( ( PUNCT hij-606 665 27 2021 2021 NUM hij-606 665 28 ) ) PUNCT hij-606 665 29 . . PUNCT hij-606 666 1 segmentation segmentation NOUN hij-606 666 2 evaluation evaluation NOUN hij-606 666 3 with with ADP hij-606 666 4 sparse sparse ADJ hij-606 666 5 ground ground NOUN hij-606 666 6 truth truth NOUN hij-606 666 7 data datum NOUN hij-606 666 8 : : PUNCT hij-606 666 9 simulating simulate VERB hij-606 666 10 true true ADJ hij-606 666 11 segmentations segmentation NOUN hij-606 666 12 as as ADP hij-606 666 13 perfect perfect ADJ hij-606 666 14 / / SYM hij-606 666 15 imperfect imperfect ADJ hij-606 666 16 as as ADP hij-606 666 17 those those PRON hij-606 666 18 generated generate VERB hij-606 666 19 by by ADP hij-606 666 20 humans human NOUN hij-606 666 21 . . 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PUNCT hij-606 678 1 a a DET hij-606 678 2 powerful powerful ADJ hij-606 678 3 deep deep ADJ hij-606 678 4 learning learning NOUN hij-606 678 5 method method NOUN hij-606 678 6 for for ADP hij-606 678 7 skin skin NOUN hij-606 678 8 cancer cancer NOUN hij-606 678 9 detection detection NOUN hij-606 678 10 . . PUNCT hij-606 679 1 journal journal NOUN hij-606 679 2 of of ADP hij-606 679 3 autonomous autonomous ADJ hij-606 679 4 intelligence intelligence NOUN hij-606 679 5 , , PUNCT hij-606 679 6 7(1 7(1 NUM hij-606 679 7 ) ) PUNCT hij-606 679 8 , , PUNCT hij-606 679 9 1156 1156 NUM hij-606 679 10 . . PUNCT hij-606 680 1 doi:10.32629 doi:10.32629 NOUN hij-606 680 2 / / SYM hij-606 680 3 jai.v7i1.1156 jai.v7i1.1156 PROPN hij-606 680 4 . . PUNCT hij-606 681 1 [ [ X hij-606 681 2 38 38 NUM hij-606 681 3 ] ] X hij-606 681 4 lu lu PROPN hij-606 681 5 , , PUNCT hij-606 681 6 y. y. PROPN hij-606 681 7 , , PUNCT hij-606 681 8 cheung cheung PROPN hij-606 681 9 , , PUNCT hij-606 681 10 y. y. 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PUNCT hij-606 707 1 [ [ X hij-606 707 2 45 45 NUM hij-606 707 3 ] ] X hij-606 707 4 imtiaz imtiaz PROPN hij-606 707 5 , , PUNCT hij-606 707 6 i. i. PROPN hij-606 707 7 , , PUNCT hij-606 707 8 ahmed ahmed PROPN hij-606 707 9 , , PUNCT hij-606 707 10 i. i. PROPN hij-606 707 11 , , PUNCT hij-606 707 12 ahmad ahmad PROPN hij-606 707 13 , , PUNCT hij-606 707 14 m. m. NOUN hij-606 707 15 , , PUNCT hij-606 707 16 ullah ullah PROPN hij-606 707 17 , , PUNCT hij-606 707 18 k. k. PROPN hij-606 707 19 , , PUNCT hij-606 707 20 adnan adnan PROPN hij-606 707 21 , , PUNCT hij-606 707 22 a. a. PROPN hij-606 707 23 , , PUNCT hij-606 707 24 & & CCONJ hij-606 707 25 ahmad ahmad PROPN hij-606 707 26 , , PUNCT hij-606 707 27 m. m. NOUN hij-606 707 28 ( ( PUNCT hij-606 707 29 2019 2019 NUM hij-606 707 30 ) ) PUNCT hij-606 707 31 . . PUNCT hij-606 708 1 segmentation segmentation NOUN hij-606 708 2 of of ADP hij-606 708 3 skin skin NOUN hij-606 708 4 lesion lesion NOUN hij-606 708 5 using use VERB hij-606 708 6 harris harris PROPN hij-606 708 7 corner corner PROPN hij-606 708 8 detection detection PROPN hij-606 708 9 and and CCONJ hij-606 708 10 region region NOUN hij-606 708 11 growing grow VERB hij-606 708 12 . . PUNCT hij-606 709 1 2019 2019 NUM hij-606 709 2 ieee ieee NOUN hij-606 709 3 10th 10th ADJ hij-606 709 4 annual annual ADJ hij-606 709 5 ubiquitous ubiquitous ADJ hij-606 709 6 computing computing NOUN hij-606 709 7 , , PUNCT hij-606 709 8 electronics electronic NOUN hij-606 709 9 and and CCONJ hij-606 709 10 mobile mobile ADJ hij-606 709 11 communication communication NOUN hij-606 709 12 conference conference NOUN hij-606 709 13 , , PUNCT hij-606 709 14 uemcon uemcon NOUN hij-606 709 15 2019 2019 NUM hij-606 709 16 , , PUNCT hij-606 709 17 0614–0619 0614–0619 NUM hij-606 709 18 . . PUNCT hij-606 710 1 doi:10.1109 doi:10.1109 PROPN hij-606 710 2 / / SYM hij-606 711 1 uemcon47517.2019.8993034 uemcon47517.2019.8993034 PROPN hij-606 711 2 . . PUNCT hij-606 712 1 [ [ X hij-606 712 2 46 46 NUM hij-606 712 3 ] ] X hij-606 712 4 gowthami gowthami NOUN hij-606 712 5 , , PUNCT hij-606 712 6 v. v. PROPN hij-606 712 7 , , PUNCT hij-606 712 8 & & CCONJ hij-606 712 9 sneha sneha PROPN hij-606 712 10 , , PUNCT hij-606 712 11 g. g. PROPN hij-606 712 12 ( ( PUNCT hij-606 712 13 2021 2021 NUM hij-606 712 14 ) ) PUNCT hij-606 712 15 . . PUNCT hij-606 713 1 melanoma melanoma NOUN hij-606 713 2 detection detection NOUN hij-606 713 3 using use VERB hij-606 713 4 recurrent recurrent ADJ hij-606 713 5 neural neural ADJ hij-606 713 6 network network NOUN hij-606 713 7 . . PUNCT hij-606 714 1 lecture lecture NOUN hij-606 714 2 notes note NOUN hij-606 714 3 in in ADP hij-606 714 4 electrical electrical ADJ hij-606 714 5 engineering engineering NOUN hij-606 714 6 , , PUNCT hij-606 714 7 700 700 NUM hij-606 714 8 , , PUNCT hij-606 714 9 1563–1573 1563–1573 NUM hij-606 714 10 . . PUNCT hij-606 715 1 doi:10.1007/978 doi:10.1007/978 PROPN hij-606 715 2 - - PUNCT hij-606 715 3 981 981 NUM hij-606 715 4 - - PUNCT hij-606 715 5 15 15 NUM hij-606 715 6 - - PUNCT hij-606 715 7 8221 8221 NUM hij-606 715 8 - - PUNCT hij-606 715 9 9_146 9_146 NUM hij-606 715 10 . . PUNCT hij-606 716 1 [ [ X hij-606 716 2 47 47 NUM hij-606 716 3 ] ] X hij-606 716 4 asyhar asyhar PROPN hij-606 716 5 , , PUNCT hij-606 716 6 a. a. PROPN hij-606 716 7 h. h. PROPN hij-606 716 8 , , PUNCT hij-606 716 9 foeady foeady PROPN hij-606 716 10 , , PUNCT hij-606 716 11 a. a. NOUN hij-606 716 12 z. z. PROPN hij-606 716 13 , , PUNCT hij-606 716 14 thohir thohir PROPN hij-606 716 15 , , PUNCT hij-606 716 16 m. m. NOUN hij-606 716 17 , , PUNCT hij-606 716 18 arifin arifin PROPN hij-606 716 19 , , PUNCT hij-606 716 20 a. a. PROPN hij-606 716 21 z. z. PROPN hij-606 716 22 , , PUNCT hij-606 716 23 haq haq PROPN hij-606 716 24 , , PUNCT hij-606 716 25 d. d. PROPN hij-606 716 26 z. z. PROPN hij-606 716 27 , , PUNCT hij-606 716 28 & & CCONJ hij-606 716 29 novitasari novitasari PROPN hij-606 716 30 , , PUNCT hij-606 716 31 d. d. PROPN hij-606 716 32 c. c. PROPN hij-606 716 33 r. r. PROPN hij-606 716 34 ( ( PUNCT hij-606 716 35 2020 2020 NUM hij-606 716 36 ) ) PUNCT hij-606 716 37 . . PUNCT hij-606 717 1 implementation implementation NOUN hij-606 717 2 lstm lstm ADJ hij-606 717 3 algorithm algorithm NOUN hij-606 717 4 for for ADP hij-606 717 5 cervical cervical ADJ hij-606 717 6 cancer cancer NOUN hij-606 717 7 using use VERB hij-606 717 8 colposcopy colposcopy NOUN hij-606 717 9 data datum NOUN hij-606 717 10 . . PUNCT hij-606 718 1 2020 2020 NUM hij-606 718 2 international international ADJ hij-606 718 3 conference conference NOUN hij-606 718 4 on on ADP hij-606 718 5 artificial artificial ADJ hij-606 718 6 intelligence intelligence NOUN hij-606 718 7 in in ADP hij-606 718 8 information information NOUN hij-606 718 9 and and CCONJ hij-606 718 10 communication communication NOUN hij-606 718 11 , , PUNCT hij-606 718 12 icaiic icaiic ADV hij-606 718 13 2020 2020 NUM hij-606 718 14 , , PUNCT hij-606 718 15 485–489 485–489 NUM hij-606 718 16 . . PUNCT hij-606 719 1 doi:10.1109 doi:10.1109 PROPN hij-606 719 2 / / SYM hij-606 719 3 icaiic48513.2020.9065068 icaiic48513.2020.9065068 VERB hij-606 719 4 . . PUNCT hij-606 720 1 [ [ X hij-606 720 2 48 48 NUM hij-606 720 3 ] ] PUNCT hij-606 720 4 jain jain PROPN hij-606 720 5 , , PUNCT hij-606 720 6 a. a. PROPN hij-606 720 7 , , PUNCT hij-606 720 8 mittal mittal PROPN hij-606 720 9 , , PUNCT hij-606 720 10 n. n. NOUN hij-606 720 11 , , PUNCT hij-606 720 12 & & CCONJ hij-606 720 13 nain nain NOUN hij-606 720 14 , , PUNCT hij-606 720 15 s. s. PROPN hij-606 720 16 ( ( PUNCT hij-606 720 17 2023 2023 NUM hij-606 720 18 ) ) PUNCT hij-606 720 19 . . PUNCT hij-606 721 1 cnn cnn PROPN hij-606 721 2 - - PUNCT hij-606 721 3 based base VERB hij-606 721 4 recognition recognition NOUN hij-606 721 5 of of ADP hij-606 721 6 skin skin NOUN hij-606 721 7 cancer cancer NOUN hij-606 721 8 using use VERB hij-606 721 9 contrast contrast NOUN hij-606 721 10 limited limit VERB hij-606 721 11 adaptive adaptive ADJ hij-606 721 12 histogram histogram NOUN hij-606 721 13 equalization equalization NOUN hij-606 721 14 . . PUNCT hij-606 722 1 lecture lecture NOUN hij-606 722 2 notes note NOUN hij-606 722 3 in in ADP hij-606 722 4 networks network NOUN hij-606 722 5 and and CCONJ hij-606 722 6 systems system NOUN hij-606 722 7 : : PUNCT hij-606 722 8 vol vol NOUN hij-606 722 9 . . PUNCT hij-606 723 1 617 617 NUM hij-606 723 2 lnns lnns ADJ hij-606 723 3 , , PUNCT hij-606 723 4 667–678 667–678 NUM hij-606 723 5 . . PUNCT hij-606 724 1 doi:10.1007/978 doi:10.1007/978 PROPN hij-606 724 2 - - PUNCT hij-606 724 3 981 981 NUM hij-606 724 4 - - PUNCT hij-606 724 5 19 19 NUM hij-606 724 6 - - PUNCT hij-606 724 7 9512 9512 NUM hij-606 724 8 - - PUNCT hij-606 724 9 5_61 5_61 NUM hij-606 724 10 . . PUNCT hij-606 725 1 [ [ X hij-606 725 2 49 49 NUM hij-606 725 3 ] ] X hij-606 725 4 ray ray NOUN hij-606 725 5 , , PUNCT hij-606 725 6 p. p. PROPN hij-606 725 7 j. j. PROPN hij-606 725 8 , , PUNCT hij-606 725 9 priya priya PROPN hij-606 725 10 , , PUNCT hij-606 725 11 s. s. PROPN hij-606 725 12 , , PUNCT hij-606 725 13 & & CCONJ hij-606 725 14 kumar kumar PROPN hij-606 725 15 , , PUNCT hij-606 725 16 t. t. PROPN hij-606 725 17 a. a. NOUN hij-606 725 18 ( ( PUNCT hij-606 725 19 2015 2015 NUM hij-606 725 20 ) ) PUNCT hij-606 725 21 . . PUNCT hij-606 726 1 nuclear nuclear ADJ hij-606 726 2 segmentation segmentation NOUN hij-606 726 3 for for ADP hij-606 726 4 skin skin NOUN hij-606 726 5 cancer cancer NOUN hij-606 726 6 diagnosis diagnosis NOUN hij-606 726 7 from from ADP hij-606 726 8 histopathological histopathological ADJ hij-606 726 9 images image NOUN hij-606 726 10 . . PUNCT hij-606 727 1 global global ADJ hij-606 727 2 conference conference NOUN hij-606 727 3 on on ADP hij-606 727 4 communication communication NOUN hij-606 727 5 technologies technology NOUN hij-606 727 6 , , PUNCT hij-606 727 7 gcct gcct NOUN hij-606 727 8 2015 2015 NUM hij-606 727 9 , , PUNCT hij-606 727 10 397–401 397–401 NUM hij-606 727 11 . . PUNCT hij-606 728 1 doi:10.1109 doi:10.1109 VERB hij-606 728 2 / / SYM hij-606 728 3 gcct.2015.7342692 gcct.2015.7342692 PROPN hij-606 728 4 . . PUNCT hij-606 729 1 [ [ X hij-606 729 2 50 50 NUM hij-606 729 3 ] ] X hij-606 729 4 patra patra PROPN hij-606 729 5 , , PUNCT hij-606 729 6 a. a. PROPN hij-606 729 7 , , PUNCT hij-606 729 8 behera behera PROPN hij-606 729 9 , , PUNCT hij-606 729 10 s. s. PROPN hij-606 729 11 k. k. PROPN hij-606 729 12 , , PUNCT hij-606 729 13 & & CCONJ hij-606 729 14 barpanda barpanda PROPN hij-606 729 15 , , PUNCT hij-606 729 16 n. n. PROPN hij-606 729 17 k. k. PROPN hij-606 729 18 ( ( PUNCT hij-606 729 19 2022 2022 NUM hij-606 729 20 ) ) PUNCT hij-606 729 21 . . PUNCT hij-606 729 22 hybrid hybrid ADJ hij-606 729 23 deep deep ADJ hij-606 729 24 cnn cnn PROPN hij-606 729 25 - - PUNCT hij-606 729 26 lstm lstm ADJ hij-606 729 27 network network NOUN hij-606 729 28 for for ADP hij-606 729 29 breast breast NOUN hij-606 729 30 histopathological histopathological ADJ hij-606 729 31 image image NOUN hij-606 729 32 classification classification NOUN hij-606 729 33 . . PUNCT hij-606 730 1 onkologia onkologia PRON hij-606 731 1 i i PRON hij-606 731 2 radioterapia radioterapia PROPN hij-606 731 3 , , PUNCT hij-606 731 4 16(9 16(9 NUM hij-606 731 5 ) ) PUNCT hij-606 731 6 , , PUNCT hij-606 731 7 12–15 12–15 NUM hij-606 731 8 . . PUNCT hij-606 732 1 [ [ X hij-606 732 2 51 51 NUM hij-606 732 3 ] ] SYM hij-606 732 4 limanto limanto PROPN hij-606 732 5 , , PUNCT hij-606 732 6 s. s. PROPN hij-606 732 7 , , PUNCT hij-606 732 8 buliali buliali PROPN hij-606 732 9 , , PUNCT hij-606 732 10 j. j. PROPN hij-606 732 11 l. l. PROPN hij-606 732 12 , , PUNCT hij-606 732 13 & & CCONJ hij-606 732 14 saikhu saikhu PROPN hij-606 732 15 , , PUNCT hij-606 732 16 a. a. NOUN hij-606 732 17 ( ( PUNCT hij-606 732 18 2024 2024 NUM hij-606 732 19 ) ) PUNCT hij-606 732 20 . . PUNCT hij-606 733 1 glow glow VERB hij-606 733 2 smote smote NOUN hij-606 733 3 - - PUNCT hij-606 733 4 d d NOUN hij-606 733 5 : : PUNCT hij-606 733 6 oversampling oversample VERB hij-606 733 7 technique technique NOUN hij-606 733 8 to to PART hij-606 733 9 improve improve VERB hij-606 733 10 prediction prediction NOUN hij-606 733 11 model model NOUN hij-606 733 12 performance performance NOUN hij-606 733 13 of of ADP hij-606 733 14 students student NOUN hij-606 733 15 failure failure NOUN hij-606 733 16 in in ADP hij-606 733 17 courses course NOUN hij-606 733 18 . . PUNCT hij-606 734 1 ieee ieee NOUN hij-606 734 2 access access NOUN hij-606 734 3 , , PUNCT hij-606 734 4 12 12 NUM hij-606 734 5 , , PUNCT hij-606 734 6 8889–8901 8889–8901 NUM hij-606 734 7 . . PUNCT hij-606 735 1 doi:10.1109 doi:10.1109 VERB hij-606 735 2 / / SYM hij-606 735 3 access.2024.3351569 access.2024.3351569 PROPN hij-606 735 4 . . PUNCT