Zeitschriftenartikel zum Thema „Deep learning with uncertainty“
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Liu, Wei, Xiaodong Yue, Yufei Chen und Thierry Denoeux. „Trusted Multi-View Deep Learning with Opinion Aggregation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7585–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20724.
Der volle Inhalt der QuelleOh, Dongpin, und Bonggun Shin. „Improving Evidential Deep Learning via Multi-Task Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7895–903. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20759.
Der volle Inhalt der QuelleBajorath, Jürgen. „Understanding uncertainty in deep learning builds confidence“. Artificial Intelligence in the Life Sciences 2 (Dezember 2022): 100033. http://dx.doi.org/10.1016/j.ailsci.2022.100033.
Der volle Inhalt der Quellevan den Berg, Cornelis A. T., und Ettore F. Meliadò. „Uncertainty Assessment for Deep Learning Radiotherapy Applications“. Seminars in Radiation Oncology 32, Nr. 4 (Oktober 2022): 304–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.001.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Rui, Shulin Zhang, Lei Liu, Yuhao Luo und Mingzhai Sun. „Uncertainty in Bayesian deep label distribution learning“. Applied Soft Computing 101 (März 2021): 107046. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2020.107046.
Der volle Inhalt der QuelleLockwood, Owen, und Mei Si. „A Review of Uncertainty for Deep Reinforcement Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 18, Nr. 1 (11.10.2022): 155–62. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21959.
Der volle Inhalt der QuelleKarimi, Hamed, und Reza Samavi. „Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction“. Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, Nr. 1 (03.10.2023): 142–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27492.
Der volle Inhalt der QuelleCaldeira, João, und Brian Nord. „Deeply uncertain: comparing methods of uncertainty quantification in deep learning algorithms“. Machine Learning: Science and Technology 2, Nr. 1 (04.12.2020): 015002. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/aba6f3.
Der volle Inhalt der QuelleDa Silva, Felipe Leno, Pablo Hernandez-Leal, Bilal Kartal und Matthew E. Taylor. „Uncertainty-Aware Action Advising for Deep Reinforcement Learning Agents“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 5792–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6036.
Der volle Inhalt der QuelleKawano, Yasufumi, Yoshiki Nota, Rinpei Mochizuki und Yoshimitsu Aoki. „Non-Deep Active Learning for Deep Neural Networks“. Sensors 22, Nr. 14 (13.07.2022): 5244. http://dx.doi.org/10.3390/s22145244.
Der volle Inhalt der QuelleGou, Xiaohong, und Xuenong He. „Deep Learning-Based Detection and Diagnosis of Subarachnoid Hemorrhage“. Journal of Healthcare Engineering 2021 (22.11.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9639419.
Der volle Inhalt der QuelleLoftus, Tyler J., Benjamin Shickel, Matthew M. Ruppert, Jeremy A. Balch, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Patrick J. Tighe, Philip A. Efron et al. „Uncertainty-aware deep learning in healthcare: A scoping review“. PLOS Digital Health 1, Nr. 8 (10.08.2022): e0000085. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000085.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Lei, Nengcheng Chen, Chao Yang, Hongchu Yu und Zeqiang Chen. „Quantifying the uncertainty of precipitation forecasting using probabilistic deep learning“. Hydrology and Earth System Sciences 26, Nr. 11 (14.06.2022): 2923–38. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-2923-2022.
Der volle Inhalt der QuellePham, Nam, Sergey Fomel und Dallas Dunlap. „Automatic channel detection using deep learning“. Interpretation 7, Nr. 3 (01.08.2019): SE43—SE50. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0202.1.
Der volle Inhalt der QuelleKabir, H. M. Dipu, Sadia Khanam, Fahime Khozeimeh, Abbas Khosravi, Subrota Kumar Mondal, Saeid Nahavandi und U. Rajendra Acharya. „Aleatory-aware deep uncertainty quantification for transfer learning“. Computers in Biology and Medicine 143 (April 2022): 105246. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105246.
Der volle Inhalt der QuelleMorocho-Cayamcela, Manuel Eugenio, Martin Maier und Wansu Lim. „Breaking Wireless Propagation Environmental Uncertainty With Deep Learning“. IEEE Transactions on Wireless Communications 19, Nr. 8 (August 2020): 5075–87. http://dx.doi.org/10.1109/twc.2020.2986202.
Der volle Inhalt der QuelleGude, Vinayaka, Steven Corns und Suzanna Long. „Flood Prediction and Uncertainty Estimation Using Deep Learning“. Water 12, Nr. 3 (21.03.2020): 884. http://dx.doi.org/10.3390/w12030884.
Der volle Inhalt der QuellePei, Zhihao, Angela M. Rojas-Arevalo, Fjalar J. de Haan, Nir Lipovetzky und Enayat A. Moallemi. „Reinforcement learning for decision-making under deep uncertainty“. Journal of Environmental Management 359 (Mai 2024): 120968. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.120968.
Der volle Inhalt der QuellePeluso, Alina, Ioana Danciu, Hong-Jun Yoon, Jamaludin Mohd Yusof, Tanmoy Bhattacharya, Adam Spannaus, Noah Schaefferkoetter et al. „Deep learning uncertainty quantification for clinical text classification“. Journal of Biomedical Informatics 149 (Januar 2024): 104576. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104576.
Der volle Inhalt der QuelleMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach und Gavin Taylor. „Uncertainty-aware autonomous sensing with deep reinforcement learning“. Future Generation Computer Systems 156 (Juli 2024): 242–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2024.03.021.
Der volle Inhalt der QuelleYoon, Young-In, und Hye-Young Jeong. „A Comparison of Uncertainty Quantification of Deep Learning models for Time Series“. Korean Data Analysis Society 26, Nr. 1 (29.02.2024): 163–74. http://dx.doi.org/10.37727/jkdas.2024.26.1.163.
Der volle Inhalt der QuelleBhatia, Abhinav, Pradeep Varakantham und Akshat Kumar. „Resource Constrained Deep Reinforcement Learning“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 29 (25.05.2021): 610–20. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v29i1.3528.
Der volle Inhalt der QuelleSerpell, Cristián, Ignacio A. Araya, Carlos Valle und Héctor Allende. „Addressing model uncertainty in probabilistic forecasting using Monte Carlo dropout“. Intelligent Data Analysis 24 (04.12.2020): 185–205. http://dx.doi.org/10.3233/ida-200015.
Der volle Inhalt der QuelleSilva, Felipe Leno Da, Pablo Hernandez-Leal, Bilal Kartal und Matthew E. Taylor. „Providing Uncertainty-Based Advice for Deep Reinforcement Learning Agents (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 10 (03.04.2020): 13913–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7229.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Chun, und Jiquan Ma. „Uncertainty-Supervised Super-Resolution Deep Learning Network in Diffusion MRI“. Highlights in Science, Engineering and Technology 45 (18.04.2023): 7–10. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v45i.7288.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Zhiyuan, Kai Qi, Bin Shi, Hao Mei, Qinghua Zheng und Hua Wei. „Deep evidential learning in diffusion convolutional recurrent neural network“. Electronic Research Archive 31, Nr. 4 (2023): 2252–64. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023115.
Der volle Inhalt der QuelleChaudhary, Priyanka, João P. Leitão, Tabea Donauer, Stefano D’Aronco, Nathanaël Perraudin, Guillaume Obozinski, Fernando Perez-Cruz, Konrad Schindler, Jan Dirk Wegner und Stefania Russo. „Flood Uncertainty Estimation Using Deep Ensembles“. Water 14, Nr. 19 (22.09.2022): 2980. http://dx.doi.org/10.3390/w14192980.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xingjian, Pengkun Yang, Yangcheng Gu, Xueying Zhan, Tianyang Wang, Min Xu und Chengzhong Xu. „Deep Active Learning with Noise Stability“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 12 (24.03.2024): 13655–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29270.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Ming, Jianzhuang Liu, Cuihua Li und Yanyun Qu. „Uncertainty-Driven Dehazing Network“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 1 (28.06.2022): 906–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19973.
Der volle Inhalt der QuelleKompa, Benjamin, Jasper Snoek und Andrew L. Beam. „Empirical Frequentist Coverage of Deep Learning Uncertainty Quantification Procedures“. Entropy 23, Nr. 12 (30.11.2021): 1608. http://dx.doi.org/10.3390/e23121608.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Yang, Danruo Deng, Furui Liu, Qi Dou, Yueming Jin, Guangyong Chen und Pheng Ann Heng. „ANEDL: Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-Set Semi-supervised Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 16587–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29597.
Der volle Inhalt der QuelleKlotz, Daniel, Frederik Kratzert, Martin Gauch, Alden Keefe Sampson, Johannes Brandstetter, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter und Grey Nearing. „Uncertainty estimation with deep learning for rainfall–runoff modeling“. Hydrology and Earth System Sciences 26, Nr. 6 (31.03.2022): 1673–93. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-1673-2022.
Der volle Inhalt der QuelleLv, Xiaoming, Fajie Duan, Jia-Jia Jiang, Xiao Fu und Lin Gan. „Deep Active Learning for Surface Defect Detection“. Sensors 20, Nr. 6 (16.03.2020): 1650. http://dx.doi.org/10.3390/s20061650.
Der volle Inhalt der QuelleBi, Wei, Wenhua Chen und Jun Pan. „Multidisciplinary Reliability Design Considering Hybrid Uncertainty Incorporating Deep Learning“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (18.11.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5846684.
Der volle Inhalt der QuelleCifci, Mehmet Akif. „A Deep Learning-Based Framework for Uncertainty Quantification in Medical Imaging Using the DropWeak Technique: An Empirical Study with Baresnet“. Diagnostics 13, Nr. 4 (20.02.2023): 800. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13040800.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Mingyu, und Donghyun Lee. „Why Uncertainty in Deep Learning for Traffic Flow Prediction Is Needed“. Sustainability 15, Nr. 23 (22.11.2023): 16204. http://dx.doi.org/10.3390/su152316204.
Der volle Inhalt der QuelleMaged, Ahmed, und Min Xie. „Uncertainty utilization in fault detection using Bayesian deep learning“. Journal of Manufacturing Systems 64 (Juli 2022): 316–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.07.002.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Shijie, Chao Zuo, Yan Hu, Yixuan Li und Qian Chen. „Deep-learning-based fringe-pattern analysis with uncertainty estimation“. Optica 8, Nr. 12 (23.11.2021): 1507. http://dx.doi.org/10.1364/optica.434311.
Der volle Inhalt der QuelleLoquercio, Antonio, Mattia Segu und Davide Scaramuzza. „A General Framework for Uncertainty Estimation in Deep Learning“. IEEE Robotics and Automation Letters 5, Nr. 2 (April 2020): 3153–60. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2020.2974682.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Yu, Zhiwen Liu, Chenghao Liu, Yuxing Li, Xiangzhu Zeng und Chuyang Ye. „Super-Resolved q-Space deep learning with uncertainty quantification“. Medical Image Analysis 67 (Januar 2021): 101885. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101885.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Weiwen, Zhi-Sheng Ye und Nan Chen. „Bayesian Deep-Learning-Based Health Prognostics Toward Prognostics Uncertainty“. IEEE Transactions on Industrial Electronics 67, Nr. 3 (März 2020): 2283–93. http://dx.doi.org/10.1109/tie.2019.2907440.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Yujia, Shiyi Cheng, Yunzhe Li und Lei Tian. „Reliable deep-learning-based phase imaging with uncertainty quantification“. Optica 6, Nr. 5 (07.05.2019): 618. http://dx.doi.org/10.1364/optica.6.000618.
Der volle Inhalt der QuelleAbdullah, Abdullah A., Masoud M. Hassan und Yaseen T. Mustafa. „Uncertainty Quantification for MLP-Mixer Using Bayesian Deep Learning“. Applied Sciences 13, Nr. 7 (03.04.2023): 4547. http://dx.doi.org/10.3390/app13074547.
Der volle Inhalt der QuelleHabibpour, Maryam, Hassan Gharoun, Mohammadreza Mehdipour, AmirReza Tajally, Hamzeh Asgharnezhad, Afshar Shamsi, Abbas Khosravi und Saeid Nahavandi. „Uncertainty-aware credit card fraud detection using deep learning“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 123 (August 2023): 106248. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106248.
Der volle Inhalt der QuelleDas, Neha, Jonas Umlauft, Armin Lederer, Alexandre Capone, Thomas Beckers und Sandra Hirche. „Deep Learning based Uncertainty Decomposition for Real-time Control“. IFAC-PapersOnLine 56, Nr. 2 (2023): 847–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1671.
Der volle Inhalt der QuelleKoh, D., A. Mishra und K. Terao. „Deep neural network uncertainty quantification for LArTPC reconstruction“. Journal of Instrumentation 18, Nr. 12 (01.12.2023): P12013. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/12/p12013.
Der volle Inhalt der QuelleMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach und Gavin Taylor. „Probabilistic Deep Learning to Quantify Uncertainty in Air Quality Forecasting“. Sensors 21, Nr. 23 (30.11.2021): 8009. http://dx.doi.org/10.3390/s21238009.
Der volle Inhalt der QuelleAldhahi, Waleed, und Sanghoon Sull. „Uncertain-CAM: Uncertainty-Based Ensemble Machine Voting for Improved COVID-19 CXR Classification and Explainability“. Diagnostics 13, Nr. 3 (26.01.2023): 441. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13030441.
Der volle Inhalt der QuelleJi, Ying, Jianhui Wang, Jiacan Xu, Xiaoke Fang und Huaguang Zhang. „Real-Time Energy Management of a Microgrid Using Deep Reinforcement Learning“. Energies 12, Nr. 12 (15.06.2019): 2291. http://dx.doi.org/10.3390/en12122291.
Der volle Inhalt der QuelleJi, Ying, Jianhui Wang, Jiacan Xu und Donglin Li. „Data-Driven Online Energy Scheduling of a Microgrid Based on Deep Reinforcement Learning“. Energies 14, Nr. 8 (10.04.2021): 2120. http://dx.doi.org/10.3390/en14082120.
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