Zeitschriftenartikel zum Thema „Dynamic Representation Learning“
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Lee, Jungmin, und Wongyoung Lee. „Aspects of A Study on the Multi Presentational Metaphor Education Using Online Telestration“. Korean Society of Culture and Convergence 44, Nr. 9 (30.09.2022): 163–73. http://dx.doi.org/10.33645/cnc.2022.9.44.9.163.
Der volle Inhalt der QuelleBiswal, Siddharth, Cao Xiao, Lucas M. Glass, Elizabeth Milkovits und Jimeng Sun. „Doctor2Vec: Dynamic Doctor Representation Learning for Clinical Trial Recruitment“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 01 (03.04.2020): 557–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5394.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xingqi, Mengrui Zhang, Bin Chen, Dan Wei und Yanli Shao. „Dynamic Weighted Multitask Learning and Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis“. Electronics 12, Nr. 13 (07.07.2023): 2986. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12132986.
Der volle Inhalt der QuelleGoyal, Palash, Sujit Rokka Chhetri und Arquimedes Canedo. „dyngraph2vec: Capturing network dynamics using dynamic graph representation learning“. Knowledge-Based Systems 187 (Januar 2020): 104816. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.06.024.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Liangzhe, Ruixing Zhang, Leilei Sun, Bowen Du, Yanjie Fu und Tongyu Zhu. „Generic and Dynamic Graph Representation Learning for Crowd Flow Modeling“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 4 (26.06.2023): 4293–301. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25548.
Der volle Inhalt der QuelleJiao, Pengfei, Hongjiang Chen, Huijun Tang, Qing Bao, Long Zhang, Zhidong Zhao und Huaming Wu. „Contrastive representation learning on dynamic networks“. Neural Networks 174 (Juni 2024): 106240. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106240.
Der volle Inhalt der QuelleRadulescu, Angela, Yeon Soon Shin und Yael Niv. „Human Representation Learning“. Annual Review of Neuroscience 44, Nr. 1 (08.07.2021): 253–73. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-neuro-092920-120559.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Dianbo, Alex Lamb, Xu Ji, Pascal Junior Tikeng Notsawo, Michael Mozer, Yoshua Bengio und Kenji Kawaguchi. „Adaptive Discrete Communication Bottlenecks with Dynamic Vector Quantization for Heterogeneous Representational Coarseness“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 7 (26.06.2023): 8825–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26061.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Yongjian, Hao Chen und Youfu Li. „A Dynamic GCN with Cross-Representation Distillation for Event-Based Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 2 (24.03.2024): 1492–500. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27914.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jintang, Zhouxin Yu, Zulun Zhu, Liang Chen, Qi Yu, Zibin Zheng, Sheng Tian, Ruofan Wu und Changhua Meng. „Scaling Up Dynamic Graph Representation Learning via Spiking Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 7 (26.06.2023): 8588–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26034.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Hao, Guyu Hu, Wei Bai, Shiming Xia und Zhisong Pan. „Lifelong representation learning in dynamic attributed networks“. Neurocomputing 358 (September 2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.05.038.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Dongha, Xiaoqian Jiang und Hwanjo Yu. „Harmonized representation learning on dynamic EHR graphs“. Journal of Biomedical Informatics 106 (Juni 2020): 103426. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103426.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Wei, und Xuemeng Zhai. „DyLFG: A Dynamic Network Learning Framework Based on Geometry“. Entropy 25, Nr. 12 (30.11.2023): 1611. http://dx.doi.org/10.3390/e25121611.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Yicong, und Zhuliang Yu. „Representation Learning for Dynamic Functional Connectivities via Variational Dynamic Graph Latent Variable Models“. Entropy 24, Nr. 2 (19.01.2022): 152. http://dx.doi.org/10.3390/e24020152.
Der volle Inhalt der QuelleChristensen, Andrew J., Ananya Sen Gupta und Ivars Kirsteins. „Graph representation learning on braid manifolds“. Journal of the Acoustical Society of America 152, Nr. 4 (Oktober 2022): A39. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015466.
Der volle Inhalt der QuelleCadieu, Charles F., und Bruno A. Olshausen. „Learning Intermediate-Level Representations of Form and Motion from Natural Movies“. Neural Computation 24, Nr. 4 (April 2012): 827–66. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00247.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Li, Zhongbao Zhang, Jiawei Zhang, Feiyang Wang, Hao Peng, Sen Su und Philip S. Yu. „Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 5 (18.05.2021): 4375–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16563.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Tingyi, Yilin Zhang und Yuhang Wang. „Dynamic guided metric representation learning for multi-view clustering“. PeerJ Computer Science 8 (08.03.2022): e922. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.922.
Der volle Inhalt der QuelleLjubešić, Nikola. „‟Deep lexicography” – Fad or Opportunity?“ Rasprave Instituta za hrvatski jezik i jezikoslovlje 46, Nr. 2 (30.10.2020): 839–52. http://dx.doi.org/10.31724/rihjj.46.2.21.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bin, Yunlong Fan, Miao Gao, Yikemaiti Sataer und Zhiqiang Gao. „A Joint-Learning-Based Dynamic Graph Learning Framework for Structured Prediction“. Electronics 12, Nr. 11 (23.05.2023): 2357. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112357.
Der volle Inhalt der QuelleGeng, Shijie, Peng Gao, Moitreya Chatterjee, Chiori Hori, Jonathan Le Roux, Yongfeng Zhang, Hongsheng Li und Anoop Cherian. „Dynamic Graph Representation Learning for Video Dialog via Multi-Modal Shuffled Transformers“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1415–23. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16231.
Der volle Inhalt der QuelleVelasquez, Alvaro, Brett Bissey, Lior Barak, Daniel Melcer, Andre Beckus, Ismail Alkhouri und George Atia. „Multi-Agent Tree Search with Dynamic Reward Shaping“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 32 (13.06.2022): 652–61. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v32i1.19854.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Xiaobin, Kaiqi Zhao, Patricia J. Riddle, Katerina Taskova, Qingyi Pan und Lianyan Li. „DAMR: Dynamic Adjacency Matrix Representation Learning for Multivariate Time Series Imputation“. Proceedings of the ACM on Management of Data 1, Nr. 2 (13.06.2023): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3589333.
Der volle Inhalt der QuelleAchille, Alessandro, und Stefano Soatto. „A Separation Principle for Control in the Age of Deep Learning“. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 1, Nr. 1 (28.05.2018): 287–307. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105140.
Der volle Inhalt der QuellePerlovsky, Leonid, und Gary Kuvich. „Machine Learning and Cognitive Algorithms for Engineering Applications“. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 7, Nr. 4 (Oktober 2013): 64–82. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2013100104.
Der volle Inhalt der QuelleGeng, Yu, Zongbo Han, Changqing Zhang und Qinghua Hu. „Uncertainty-Aware Multi-View Representation Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 7545–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16924.
Der volle Inhalt der QuelleMalloy, Tyler, Yinuo Du, Fei Fang und Cleotilde Gonzalez. „Generative Environment-Representation Instance-Based Learning: A Cognitive Model“. Proceedings of the AAAI Symposium Series 2, Nr. 1 (22.01.2024): 326–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v2i1.27696.
Der volle Inhalt der QuelleLv, Feiya, Chenglin Wen und Meiqin Liu. „Dynamic reconstruction based representation learning for multivariable process monitoring“. Journal of Process Control 81 (September 2019): 112–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.jprocont.2019.06.012.
Der volle Inhalt der QuelleYin, Ying, Li-Xin Ji, Jian-Peng Zhang und Yu-Long Pei. „DHNE: Network Representation Learning Method for Dynamic Heterogeneous Networks“. IEEE Access 7 (2019): 134782–92. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2942221.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiaoxian, Jianpei Zhang und Jing Yang. „Large-scale dynamic social data representation for structure feature learning“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 39, Nr. 4 (21.10.2020): 5253–62. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189010.
Der volle Inhalt der QuelleNajafi, Bahareh, Saeedeh Parsaeefard und Alberto Leon-Garcia. „Entropy-Aware Time-Varying Graph Neural Networks with Generalized Temporal Hawkes Process: Dynamic Link Prediction in the Presence of Node Addition and Deletion“. Machine Learning and Knowledge Extraction 5, Nr. 4 (04.10.2023): 1359–81. http://dx.doi.org/10.3390/make5040069.
Der volle Inhalt der QuelleLai, Songxuan, Lianwen Jin, Luojun Lin, Yecheng Zhu und Huiyun Mao. „SynSig2Vec: Learning Representations from Synthetic Dynamic Signatures for Real-World Verification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 01 (03.04.2020): 735–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5416.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Hao, Jindong Han, Yanjie Fu, Jingbo Zhou, Xinjiang Lu und Hui Xiong. „Multi-modal transportation recommendation with unified route representation learning“. Proceedings of the VLDB Endowment 14, Nr. 3 (November 2020): 342–50. http://dx.doi.org/10.14778/3430915.3430924.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Linxing Preston, und Rajesh P. N. Rao. „Dynamic predictive coding: A model of hierarchical sequence learning and prediction in the neocortex“. PLOS Computational Biology 20, Nr. 2 (08.02.2024): e1011801. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011801.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Ru, Zijian Chen, Jianhua He und Xiaoli Chu. „Dynamic Heterogeneous User Generated Contents-Driven Relation Assessment via Graph Representation Learning“. Sensors 22, Nr. 4 (11.02.2022): 1402. http://dx.doi.org/10.3390/s22041402.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Yang, Xiang Zhao, Peixin Huang, Weidong Xiao und Maarten de Rijke. „Scalable Representation Learning for Dynamic Heterogeneous Information Networks via Metagraphs“. ACM Transactions on Information Systems 40, Nr. 4 (31.10.2022): 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3485189.
Der volle Inhalt der QuelleThreja Malhotra, Ashu, und Jasneet Kaur. „Exploring the Role of Technological Representations to Facilitate Mathematics Learning In E-Class“. International Journal of Multidisciplinary Research Configuration 1, Nr. 3 (Juli 2021): 01–05. http://dx.doi.org/10.52984/ijomrc1301.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Pengbin, Jianfeng Ma, Teng Li, Xindi Ma, Ning Xi und Di Lu. „Android Malware Detection via Graph Representation Learning“. Mobile Information Systems 2021 (04.06.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5538841.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Sichao, Weifeng Liu, Weili Guan, Yicong Zhou, Dapeng Tao und Changsheng Xu. „Dynamic Graph Learning Convolutional Networks for Semi-supervised Classification“. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 17, Nr. 1s (31.03.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1145/3412846.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Xintao, Tiancheng Huang und Donglin Wang. „Learning to Evolve on Dynamic Graphs (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 13091–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21682.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Zhenhua, Zhenyu Wang und Rui Zhang. „Cascade2vec: Learning Dynamic Cascade Representation by Recurrent Graph Neural Networks“. IEEE Access 7 (2019): 144800–144812. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2942853.
Der volle Inhalt der QuellePan, Jianguo, Huan Li, Jiajun Teng, Qin Zhao und Maozhen Li. „Dynamic Network Representation Learning Method Based on Improved GRU Network“. Computing and Informatics 41, Nr. 6 (2022): 1491–509. http://dx.doi.org/10.31577/cai_2022_6_1491.
Der volle Inhalt der Quelleolde Scheper, Tjeerd V. „Criticality Analysis: Bio-Inspired Nonlinear Data Representation“. Entropy 25, Nr. 12 (14.12.2023): 1660. http://dx.doi.org/10.3390/e25121660.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yingjie, Gregory Nachtrab, Piper C. Keyes, William E. Allen, Liqun Luo und Xiaoke Chen. „Dynamic salience processing in paraventricular thalamus gates associative learning“. Science 362, Nr. 6413 (25.10.2018): 423–29. http://dx.doi.org/10.1126/science.aat0481.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Lu, Georgia Hodges und Juyeon Lee. „Connecting Macroscopic, Molecular, and Symbolic Representations with Immersive Technologies in High School Chemistry: The Case of Redox Reactions“. Education Sciences 12, Nr. 7 (22.06.2022): 428. http://dx.doi.org/10.3390/educsci12070428.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Yuanying, Chuheng Zhang, Wei Shen, Xuyun Zhang, Wenjie Ruan und Longbo Huang. „RePreM: Representation Pre-training with Masked Model for Reinforcement Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 6 (26.06.2023): 6879–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25842.
Der volle Inhalt der QuelleBeng Lee, Chwee, Keck Voon Ling, Peter Reimann, Yudho Ahmad Diponegoro, Chia Heng Koh und Derwin Chew. „Dynamic scaffolding in a cloud-based problem representation system“. Campus-Wide Information Systems 31, Nr. 5 (28.10.2014): 346–56. http://dx.doi.org/10.1108/cwis-02-2014-0006.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Zheng, Shad A. Torrie, Andrew W. Sumsion und Dah-Jye Lee. „Self-Supervised Facial Motion Representation Learning via Contrastive Subclips“. Electronics 12, Nr. 6 (13.03.2023): 1369. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061369.
Der volle Inhalt der QuelleSchoeneman, Frank, Varun Chandola, Nils Napp, Olga Wodo und Jaroslaw Zola. „Learning Manifolds from Dynamic Process Data“. Algorithms 13, Nr. 2 (21.01.2020): 30. http://dx.doi.org/10.3390/a13020030.
Der volle Inhalt der QuelleHaga, Takeshi, Hiroshi Kera und Kazuhiko Kawamoto. „Sequential Variational Autoencoder with Adversarial Classifier for Video Disentanglement“. Sensors 23, Nr. 5 (24.02.2023): 2515. http://dx.doi.org/10.3390/s23052515.
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