Zeitschriftenartikel zum Thema „Multiple Aggregation Learning“
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JIANG, JU, MOHAMED S. KAMEL und LEI CHEN. „AGGREGATION OF MULTIPLE REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHMS“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 15, Nr. 05 (Oktober 2006): 855–61. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213006002990.
Der volle Inhalt der QuelleAydin, Bahadir, Yavuz Selim Yilmaz Yavuz Selim Yilmaz, Yaliang Li, Qi Li, Jing Gao und Murat Demirbas. „Crowdsourcing for Multiple-Choice Question Answering“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 28, Nr. 2 (27.07.2014): 2946–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v28i2.19016.
Der volle Inhalt der QuelleSinnott, Jennifer A., und Tianxi Cai. „Pathway aggregation for survival prediction via multiple kernel learning“. Statistics in Medicine 37, Nr. 16 (17.04.2018): 2501–15. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7681.
Der volle Inhalt der QuelleAzizi, Fityan, und Wahyu Catur Wibowo. „Intermittent Demand Forecasting Using LSTM With Single and Multiple Aggregation“. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, Nr. 5 (02.11.2022): 855–59. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i5.4435.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, 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 QuelleWang, Zhiqiang, Xinyue Yu, Haoyu Wang und Peiyang Xue. „A federated learning scheme for hierarchical protection and multiple aggregation“. Computers and Electrical Engineering 117 (Juli 2024): 109240. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109240.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shikun, Shiming Ge, Yingying Hua, Chunhui Zhang, Hao Wen, Tengfei Liu und Weiqiang Wang. „Coupled-View Deep Classifier Learning from Multiple Noisy Annotators“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 4667–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5898.
Der volle Inhalt der QuelleMansouri, Mohamad, Melek Önen, Wafa Ben Jaballah und Mauro Conti. „SoK: Secure Aggregation Based on Cryptographic Schemes for Federated Learning“. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2023, Nr. 1 (Januar 2023): 140–57. http://dx.doi.org/10.56553/popets-2023-0009.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chang, Zhuocheng Zou, Yuan Miao und Jun Qiu. „Light field quality assessment based on aggregation learning of multiple visual features“. Optics Express 30, Nr. 21 (30.09.2022): 38298. http://dx.doi.org/10.1364/oe.467754.
Der volle Inhalt der QuellePrice, Stanton R., Derek T. Anderson, Timothy C. Havens und Steven R. Price. „Kernel Matrix-Based Heuristic Multiple Kernel Learning“. Mathematics 10, Nr. 12 (11.06.2022): 2026. http://dx.doi.org/10.3390/math10122026.
Der volle Inhalt der QuelleTam, Prohim, Seungwoo Kang, Seyha Ros und Seokhoon Kim. „Enhancing QoS with LSTM-Based Prediction for Congestion-Aware Aggregation Scheduling in Edge Federated Learning“. Electronics 12, Nr. 17 (27.08.2023): 3615. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12173615.
Der volle Inhalt der QuelleBorghei, Benny B., und Thomas Magnusson. „Niche aggregation through cumulative learning: A study of multiple electric bus projects“. Environmental Innovation and Societal Transitions 28 (September 2018): 108–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.eist.2018.01.004.
Der volle Inhalt der QuelleCarbonneau, Marc-Andre, Eric Granger und Ghyslain Gagnon. „Bag-Level Aggregation for Multiple-Instance Active Learning in Instance Classification Problems“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 30, Nr. 5 (Mai 2019): 1441–51. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2869164.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Fei, Zheng Xiong, Wei Yu, Jia Wu, Zheng Kong, Yunhang Ji, Suwei Xu und Mingtao Ji. „Efficient Federated Learning for Feature Aggregation with Heterogenous Edge Devices“. Journal of Physics: Conference Series 2665, Nr. 1 (01.12.2023): 012007. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2665/1/012007.
Der volle Inhalt der QuelleReiman, Derek, Ahmed Metwally, Jun Sun und Yang Dai. „Meta-Signer: Metagenomic Signature Identifier based onrank aggregation of features“. F1000Research 10 (09.03.2021): 194. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.27384.1.
Der volle Inhalt der QuelleAviv Segev, John Pomerat. „A Comparison of Methods for Neural Network Aggregation“. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 03, Nr. 02 (2023): 1012–24. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2023.1160.
Der volle Inhalt der QuelleSo, Jinhyun, Ramy E. Ali, Başak Güler, Jiantao Jiao und A. Salman Avestimehr. „Securing Secure Aggregation: Mitigating Multi-Round Privacy Leakage in Federated Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 9864–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26177.
Der volle Inhalt der QuelleKaltsounis, Anastasios, Evangelos Spiliotis und Vassilios Assimakopoulos. „Conditional Temporal Aggregation for Time Series Forecasting Using Feature-Based Meta-Learning“. Algorithms 16, Nr. 4 (12.04.2023): 206. http://dx.doi.org/10.3390/a16040206.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Sunghun, und Eunjee Lee. „A deep attention LSTM embedded aggregation network for multiple histopathological images“. PLOS ONE 18, Nr. 6 (29.06.2023): e0287301. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0287301.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Fengjie, Dianhai Wang, Meng Sun, Rui Xie und Zhengyi Cai. „Urban Traffic Flow Prediction Based on Bayesian Deep Learning Considering Optimal Aggregation Time Interval“. Sustainability 16, Nr. 5 (22.02.2024): 1818. http://dx.doi.org/10.3390/su16051818.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Weisheng, Maolin He und Minghao Xiang. „Double-Stack Aggregation Network Using a Feature-Travel Strategy for Pansharpening“. Remote Sensing 14, Nr. 17 (27.08.2022): 4224. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174224.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hesheng, Ping Zhang, Mingkai Hu, Muhua Liu und Jiechang Wang. „FedUB: Federated Learning Algorithm Based on Update Bias“. Mathematics 12, Nr. 10 (20.05.2024): 1601. http://dx.doi.org/10.3390/math12101601.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Bowen, und Qiang Tang. „Secure Data Sharing in Federated Learning through Blockchain-Based Aggregation“. Future Internet 16, Nr. 4 (15.04.2024): 133. http://dx.doi.org/10.3390/fi16040133.
Der volle Inhalt der QuellePapageorgiou, Konstantinos, Pramod K. Singh, Elpiniki Papageorgiou, Harpalsinh Chudasama, Dionysis Bochtis und George Stamoulis. „Fuzzy Cognitive Map-Based Sustainable Socio-Economic Development Planning for Rural Communities“. Sustainability 12, Nr. 1 (30.12.2019): 305. http://dx.doi.org/10.3390/su12010305.
Der volle Inhalt der QuelleWARDELL, DEAN C., und GILBERT L. PETERSON. „FUZZY STATE AGGREGATION AND POLICY HILL CLIMBING FOR STOCHASTIC ENVIRONMENTS“. International Journal of Computational Intelligence and Applications 06, Nr. 03 (September 2006): 413–28. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026806001903.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chengdong, Keke Li, Shaoqing Wang, Bin Zhou, Lei Wang und Fuzhen Sun. „Learning Heterogeneous Graph Embedding with Metapath-Based Aggregation for Link Prediction“. Mathematics 11, Nr. 3 (21.01.2023): 578. http://dx.doi.org/10.3390/math11030578.
Der volle Inhalt der QuelleNakai, Tsunato, Ye Wang, Kota Yoshida und Takeshi Fujino. „SEDMA: Self-Distillation with Model Aggregation for Membership Privacy“. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2024, Nr. 1 (Januar 2024): 494–508. http://dx.doi.org/10.56553/popets-2024-0029.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Yilin, und Fengzhu Sun. „Batch normalization followed by merging is powerful for phenotype prediction integrating multiple heterogeneous studies“. PLOS Computational Biology 19, Nr. 10 (16.10.2023): e1010608. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010608.
Der volle Inhalt der QuelleBonawitz, Kallista, Peter Kairouz, Brendan McMahan und Daniel Ramage. „Federated Learning and Privacy“. Queue 19, Nr. 5 (31.10.2021): 87–114. http://dx.doi.org/10.1145/3494834.3500240.
Der volle Inhalt der QuelleMu, Shengdong, Boyu Liu, Chaolung Lien und Nedjah Nadia. „Optimization of Personal Credit Evaluation Based on a Federated Deep Learning Model“. Mathematics 11, Nr. 21 (31.10.2023): 4499. http://dx.doi.org/10.3390/math11214499.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yabin, Zhiheng Ma, Zhiwu Huang, Yaowei Wang, Zhou Su und Xiaopeng Hong. „Isolation and Impartial Aggregation: A Paradigm of Incremental Learning without Interference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 10209–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26216.
Der volle Inhalt der QuelleMbonu, Washington Enyinna, Carsten Maple und Gregory Epiphaniou. „An End-Process Blockchain-Based Secure Aggregation Mechanism Using Federated Machine Learning“. Electronics 12, Nr. 21 (05.11.2023): 4543. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12214543.
Der volle Inhalt der QuellePires, Jorge Manuel, und Manuel Pérez Cota. „Metadata as an Aggregation Final Model in Learning Environments“. International Journal of Technology Diffusion 7, Nr. 4 (Oktober 2016): 36–59. http://dx.doi.org/10.4018/ijtd.2016100103.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yani, Huailin Zhao, Zuodong Duan, Liangjun Huang, Jiahao Deng und Qing Zhang. „Congested Crowd Counting via Adaptive Multi-Scale Context Learning“. Sensors 21, Nr. 11 (29.05.2021): 3777. http://dx.doi.org/10.3390/s21113777.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Yao, Keweiqi Wang und Erbao He. „Many-to-Many Data Aggregation Scheduling Based on Multi-Agent Learning for Multi-Channel WSN“. Electronics 11, Nr. 20 (18.10.2022): 3356. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11203356.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Rong, und Wei-Tek Tsai. „Asynchronous Federated Learning System Based on Permissioned Blockchains“. Sensors 22, Nr. 4 (21.02.2022): 1672. http://dx.doi.org/10.3390/s22041672.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Chendi, Ji Liu, Juncheng Jia, Jingbo Zhou, Yang Zhou, Huaiyu Dai und Dejing Dou. „Efficient Device Scheduling with Multi-Job Federated Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 9 (28.06.2022): 9971–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i9.21235.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Fangfang, Yanxu Liu, Linlin Xu, Kui Li, Panpan Hu und Jixing Chen. „Vegetation-Ice-Bare Land Cover Conversion in the Oceanic Glacial Region of Tibet Based on Multiple Machine Learning Classifications“. Remote Sensing 12, Nr. 6 (20.03.2020): 999. http://dx.doi.org/10.3390/rs12060999.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Xuan, Yuanzhi Yao und Nenghai Yu. „Efficient secure aggregation for privacy-preserving federated learning based on secret sharing“. JUSTC 53, Nr. 4 (2023): 1. http://dx.doi.org/10.52396/justc-2022-0116.
Der volle Inhalt der QuelleSpeck, David, André Biedenkapp, Frank Hutter, Robert Mattmüller und Marius Lindauer. „Learning Heuristic Selection with Dynamic Algorithm Configuration“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 31 (17.05.2021): 597–605. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v31i1.16008.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Lu, Jiwei Qin und Jintao Luo. „A Blockchain-Based Federated-Learning Framework for Defense against Backdoor Attacks“. Electronics 12, Nr. 11 (01.06.2023): 2500. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112500.
Der volle Inhalt der QuelleMao, Axiu, Endai Huang, Haiming Gan und Kai Liu. „FedAAR: A Novel Federated Learning Framework for Animal Activity Recognition with Wearable Sensors“. Animals 12, Nr. 16 (21.08.2022): 2142. http://dx.doi.org/10.3390/ani12162142.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Tong, Akash Venkatachalam, Pratik Sanjay Bongale und Christopher M. Homan. „Learning to Predict Population-Level Label Distributions“. Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 7 (28.10.2019): 68–76. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v7i1.5286.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qingtie, Xuemei Wang und Shougang Ren. „A Privacy Robust Aggregation Method Based on Federated Learning in the IoT“. Electronics 12, Nr. 13 (05.07.2023): 2951. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12132951.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xia, Lei Xu und Liehuang Zhu. „Local Differential Privacy-Based Federated Learning under Personalized Settings“. Applied Sciences 13, Nr. 7 (24.03.2023): 4168. http://dx.doi.org/10.3390/app13074168.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Mengdi, Anna Bodonhelyi, Efe Bozkir und Enkelejda Kasneci. „TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 14 (24.03.2024): 15546–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29481.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Cheng, Ke Chen, Lidan Shou und Gang Chen. „CARAT: Contrastive Feature Reconstruction and Aggregation for Multi-Modal Multi-Label Emotion Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14581–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29374.
Der volle Inhalt der QuelleDjebrouni, Yasmine, Nawel Benarba, Ousmane Touat, Pasquale De Rosa, Sara Bouchenak, Angela Bonifati, Pascal Felber, Vania Marangozova und Valerio Schiavoni. „Bias Mitigation in Federated Learning for Edge Computing“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, Nr. 4 (19.12.2023): 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3631455.
Der volle Inhalt der QuelleFallah, Mahdi, Parya Mohammadi, Mohammadreza NasiriFard und Pedram Salehpour. „Optimizing QoS Metrics for Software-Defined Networking in Federated Learning“. Mobile Information Systems 2023 (09.10.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3896267.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Shuohang, Yunshi Lan, Yi Tay, Jing Jiang und Jingjing Liu. „Multi-Level Head-Wise Match and Aggregation in Transformer for Textual Sequence Matching“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 05 (03.04.2020): 9209–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6458.
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