Zeitschriftenartikel zum Thema „Deep supervised learning“
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Kim, Taeheon, Jaewon Hur und Youkyung Han. „Very High-Resolution Satellite Image Registration Based on Self-supervised Deep Learning“. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 41, Nr. 4 (31.08.2023): 217–25. http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.217.
Der volle Inhalt der QuelleAlZuhair, Mona Suliman, Mohamed Maher Ben Ismail und Ouiem Bchir. „Soft Semi-Supervised Deep Learning-Based Clustering“. Applied Sciences 13, Nr. 17 (27.08.2023): 9673. http://dx.doi.org/10.3390/app13179673.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Xiang, Xiaotao Wei, Xiangyuan Kong, Siyang Lu, Weiwei Xing und Wei Lu. „FMixCutMatch for semi-supervised deep learning“. Neural Networks 133 (Januar 2021): 166–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.10.018.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Shusen, Hailin Zou, Chanjuan Liu, Mujun Zang, Zhiwang Zhang und Jun Yue. „Deep extractive networks for supervised learning“. Optik 127, Nr. 20 (Oktober 2016): 9008–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.07.007.
Der volle Inhalt der QuelleFong, A. C. M., und G. Hong. „Boosted Supervised Intensional Learning Supported by Unsupervised Learning“. International Journal of Machine Learning and Computing 11, Nr. 2 (März 2021): 98–102. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.2.1020.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Yu, und Hongmin Cai. „Hypergraph-Supervised Deep Subspace Clustering“. Mathematics 9, Nr. 24 (15.12.2021): 3259. http://dx.doi.org/10.3390/math9243259.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Zheren, Yan Li, Zhendong Mao, Quan Wang und Yongdong Zhang. „Deep Metric Learning with Self-Supervised Ranking“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1370–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16226.
Der volle Inhalt der QuelleDutta, Ujjal Kr, Mehrtash Harandi und C. Chandra Shekhar. „Semi-Supervised Metric Learning: A Deep Resurrection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 8 (18.05.2021): 7279–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16894.
Der volle Inhalt der QuelleBharati, Aparna, Richa Singh, Mayank Vatsa und Kevin W. Bowyer. „Detecting Facial Retouching Using Supervised Deep Learning“. IEEE Transactions on Information Forensics and Security 11, Nr. 9 (September 2016): 1903–13. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2016.2561898.
Der volle Inhalt der QuelleMathilde Caron. „Self-supervised learning of deep visual representations“. Bulletin 1024, Nr. 21 (April 2023): 171–72. http://dx.doi.org/10.48556/sif.1024.21.171.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Shanshan, Nayantara Mudur und Cengiz Pehlevan. „Contrastive Similarity Matching for Supervised Learning“. Neural Computation 33, Nr. 5 (13.04.2021): 1300–1328. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01374.
Der volle Inhalt der QuelleAlzahrani, Theiab, Baidaa Al-Bander und Waleed Al-Nuaimy. „Deep Learning Models for Automatic Makeup Detection“. AI 2, Nr. 4 (14.10.2021): 497–511. http://dx.doi.org/10.3390/ai2040031.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Haiping, Khimya Khetarpal und Doina Precup. „Self-Supervised Attention-Aware Reinforcement Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 12 (18.05.2021): 10311–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17235.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Jaya, Sunil Pathak und Gireesh Kumar. „Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review“. Journal of Physics: Conference Series 2273, Nr. 1 (01.05.2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2273/1/012029.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Jaya, Sunil Pathak und Gireesh Kumar. „Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review“. Journal of Physics: Conference Series 2273, Nr. 1 (01.05.2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2273/1/012029.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Ashwani, und Utpal Sharma. „Deep Learning-Based Aspect Term Extraction for Sentiment Analysis in Hindi“. Indian Journal Of Science And Technology 17, Nr. 7 (15.02.2024): 625–34. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v17i7.2766.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Chayoung. „Deep Q-Learning Network with Bayesian-Based Supervised Expert Learning“. Symmetry 14, Nr. 10 (13.10.2022): 2134. http://dx.doi.org/10.3390/sym14102134.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yi-Nan, Tsang-Yen Hsieh, Cheng-Ying Yang, Victor RL Shen, Tony Tong-Ying Juang und Wen-Hao Chen. „Deep Petri nets of unsupervised and supervised learning“. Measurement and Control 53, Nr. 7-8 (09.06.2020): 1267–77. http://dx.doi.org/10.1177/0020294020923375.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Chunwu, und Zhanbo Chen. „Developing Sustainable Classification of Diseases via Deep Learning and Semi-Supervised Learning“. Healthcare 8, Nr. 3 (24.08.2020): 291. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare8030291.
Der volle Inhalt der QuelleChong, De Wei, Kenny, und Abel Yang. „Photometric Redshift Analysis using Supervised Learning Algorithms and Deep Learning“. EPJ Web of Conferences 206 (2019): 09006. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201920609006.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Chong, Ying Liu, Maneesh Kumar, Jian Qin und Yunxia Ren. „Energy consumption modelling using deep learning embedded semi-supervised learning“. Computers & Industrial Engineering 135 (September 2019): 757–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.06.052.
Der volle Inhalt der QuelleLe, Linh, Ying Xie und Vijay V. Raghavan. „KNN Loss and Deep KNN“. Fundamenta Informaticae 182, Nr. 2 (30.09.2021): 95–110. http://dx.doi.org/10.3233/fi-2021-2068.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Yuejun, Orhan Ermis, Qiang Tang, Hoang Trang und Alexandre De Oliveira. „An Empirical Study of Deep Learning-Based SS7 Attack Detection“. Information 14, Nr. 9 (16.09.2023): 509. http://dx.doi.org/10.3390/info14090509.
Der volle Inhalt der QuelleNafea, Ahmed Adil, Saeed Amer Alameri, Russel R. Majeed, Meaad Ali Khalaf und Mohammed M. AL-Ani. „A Short Review on Supervised Machine Learning and Deep Learning Techniques in Computer Vision“. Babylonian Journal of Machine Learning 2024 (11.02.2024): 48–55. http://dx.doi.org/10.58496/bjml/2024/004.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, MengYang, MingJun Li und XiaoYang Zhang. „The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (06.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, MengYang, MingJun Li und XiaoYang Zhang. „The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (06.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Der volle Inhalt der QuelleShwartz Ziv, Ravid, und Yann LeCun. „To Compress or Not to Compress—Self-Supervised Learning and Information Theory: A Review“. Entropy 26, Nr. 3 (12.03.2024): 252. http://dx.doi.org/10.3390/e26030252.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Guo-Hua, und Jianxin Wu. „Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 6170–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6082.
Der volle Inhalt der QuelleAugustine, Tanya N. „Weakly-supervised deep learning models in computational pathology“. eBioMedicine 81 (Juli 2022): 104117. http://dx.doi.org/10.1016/j.ebiom.2022.104117.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Xudong, Binbin Zhuo und Puhong Duan. „Semi-supervised deep learning for hyperspectral image classification“. Remote Sensing Letters 10, Nr. 4 (03.01.2019): 353–62. http://dx.doi.org/10.1080/2150704x.2018.1557787.
Der volle Inhalt der QuelleAugusta, Carolyn, Rob Deardon und Graham Taylor. „Deep learning for supervised classification of spatial epidemics“. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 29 (Juni 2019): 187–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.sste.2018.08.002.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Zeng, Yang Xulei, Yu Qiyun, Yao Meng und Zhang Le. „SeSe-Net: Self-Supervised deep learning for segmentation“. Pattern Recognition Letters 128 (Dezember 2019): 23–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.08.002.
Der volle Inhalt der QuelleIto, Ryo, Ken Nakae, Junichi Hata, Hideyuki Okano und Shin Ishii. „Semi-supervised deep learning of brain tissue segmentation“. Neural Networks 116 (August 2019): 25–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2019.03.014.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Xin, Fang Guo, Jianbing Shen und Tianyuan Du. „Facial landmark detection by semi-supervised deep learning“. Neurocomputing 297 (Juli 2018): 22–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.01.080.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Zhun, ByungSoo Ko und Ho-Jin Choi. „Naive semi-supervised deep learning using pseudo-label“. Peer-to-Peer Networking and Applications 12, Nr. 5 (10.12.2018): 1358–68. http://dx.doi.org/10.1007/s12083-018-0702-9.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Xuezhi, Mingliang Zhai, Rongfang Zhang, Yulong Qiao und Abdulmotaleb El Saddik. „Deep Optical Flow Supervised Learning With Prior Assumptions“. IEEE Access 6 (2018): 43222–32. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2863233.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Yaxian, Senlin Luo, Longfei Han, Limin Pan und Tiemei Zhang. „Deep supervised learning with mixture of neural networks“. Artificial Intelligence in Medicine 102 (Januar 2020): 101764. http://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101764.
Der volle Inhalt der QuelleLingyi, Jiang, Zheng Yifeng, Chen Che, Li Guohe und Zhang Wenjie. „Review of optimization methods for supervised deep learning“. Journal of Image and Graphics 28, Nr. 4 (2023): 963–83. http://dx.doi.org/10.11834/jig.211139.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Peng, Liangli Zhen, Xi Peng, Hongyuan Zhu, Jie Lin, Xu Wang und Dezhong Peng. „Deep Supervised Multi-View Learning With Graph Priors“. IEEE Transactions on Image Processing 33 (2024): 123–33. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2023.3335825.
Der volle Inhalt der QuelleWeikang, Xiang, Zhou Quan, Cui Jingcheng, Mo Zhiyi, Wu Xiaofu, Ou Weihua, Wang Jingdong und Liu Wenyu. „Weakly supervised semantic segmentation based on deep learning“. Journal of Image and Graphics 29, Nr. 5 (2024): 1146–68. http://dx.doi.org/10.11834/jig.230628.
Der volle Inhalt der QuelleAversa, Rossella, Piero Coronica, Cristiano De Nobili und Stefano Cozzini. „Deep Learning, Feature Learning, and Clustering Analysis for SEM Image Classification“. Data Intelligence 2, Nr. 4 (Oktober 2020): 513–28. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00062.
Der volle Inhalt der QuelleEpstein, Sean C., Timothy J. P. Bray, Margaret Hall-Craggs und Hui Zhang. „Choice of training label matters: how to best use deep learning for quantitative MRI parameter estimation“. Machine Learning for Biomedical Imaging 2, January 2024 (23.01.2024): 586–610. http://dx.doi.org/10.59275/j.melba.2024-geb5.
Der volle Inhalt der QuellePrashant Krishnan, V., S. Rajarajeswari, Venkat Krishnamohan, Vivek Chandra Sheel und R. Deepak. „Music Generation Using Deep Learning Techniques“. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, Nr. 9 (01.07.2020): 3983–87. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9003.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Huan, Tongyao Pang und Hui Ji. „Unsupervised Deep Video Denoising with Untrained Network“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 3 (26.06.2023): 3651–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25476.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Jingkuan, Lianli Gao, Fuhao Zou, Yan Yan und Nicu Sebe. „Deep and fast: Deep learning hashing with semi-supervised graph construction“. Image and Vision Computing 55 (November 2016): 101–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2016.02.005.
Der volle Inhalt der QuelleVanyan, Ani, und Hrant Khachatrian. „Deep Semi-Supervised Image Classification Algorithms: a Survey“. JUCS - Journal of Universal Computer Science 27, Nr. 12 (28.12.2021): 1390–407. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.77029.
Der volle Inhalt der QuelleTekleselassie, Hailye. „A Deep Learning Approach for DDoS Attack Detection Using Supervised Learning“. MATEC Web of Conferences 348 (2021): 01012. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202134801012.
Der volle Inhalt der QuelleAdke, Shrinidhi, Changying Li, Khaled M. Rasheed und Frederick W. Maier. „Supervised and Weakly Supervised Deep Learning for Segmentation and Counting of Cotton Bolls Using Proximal Imagery“. Sensors 22, Nr. 10 (12.05.2022): 3688. http://dx.doi.org/10.3390/s22103688.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ji, Yuesong Nan und Hui Ji. „Un-supervised learning for blind image deconvolution via Monte-Carlo sampling“. Inverse Problems 38, Nr. 3 (11.02.2022): 035012. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ac4ede.
Der volle Inhalt der QuelleNisha.C.M und N. Thangarasu. „Deep learning algorithms and their relevance: A review“. International Journal of Data Informatics and Intelligent Computing 2, Nr. 4 (09.12.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.59461/ijdiic.v2i4.78.
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