Zeitschriftenartikel zum Thema „Non-parametric learning“
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Liu, Bing, Shi-Xiong Xia und Yong Zhou. „Unsupervised non-parametric kernel learning algorithm“. Knowledge-Based Systems 44 (Mai 2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2012.12.008.
Der volle Inhalt der QuelleEsser, Pascal, Maximilian Fleissner und Debarghya Ghoshdastidar. „Non-parametric Representation Learning with Kernels“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 11 (24.03.2024): 11910–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29077.
Der volle Inhalt der QuelleCruz, David Luviano, Francesco José García Luna und Luis Asunción Pérez Domínguez. „Multiagent reinforcement learning using Non-Parametric Approximation“. Respuestas 23, Nr. 2 (01.07.2018): 53–61. http://dx.doi.org/10.22463/0122820x.1738.
Der volle Inhalt der QuelleKhadse, Vijay M., Parikshit Narendra Mahalle und Gitanjali R. Shinde. „Statistical Study of Machine Learning Algorithms Using Parametric and Non-Parametric Tests“. International Journal of Ambient Computing and Intelligence 11, Nr. 3 (Juli 2020): 80–105. http://dx.doi.org/10.4018/ijaci.2020070105.
Der volle Inhalt der QuelleYoa, Seungdong, Jinyoung Park und Hyunwoo J. Kim. „Learning Non-Parametric Surrogate Losses With Correlated Gradients“. IEEE Access 9 (2021): 141199–209. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3120092.
Der volle Inhalt der QuelleRutkowski, Leszek. „Non-parametric learning algorithms in time-varying environments“. Signal Processing 18, Nr. 2 (Oktober 1989): 129–37. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(89)90045-5.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Mingming, Bing Liu, Chen Zhang und Wei Sun. „Embedded non-parametric kernel learning for kernel clustering“. Multidimensional Systems and Signal Processing 28, Nr. 4 (10.08.2016): 1697–715. http://dx.doi.org/10.1007/s11045-016-0440-1.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Changyou, Junping Zhang, Xuefang He und Zhi-Hua Zhou. „Non-Parametric Kernel Learning with robust pairwise constraints“. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 3, Nr. 2 (17.09.2011): 83–96. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0048-6.
Der volle Inhalt der QuelleKaur, Navdeep, Gautam Kunapuli und Sriraam Natarajan. „Non-parametric learning of lifted Restricted Boltzmann Machines“. International Journal of Approximate Reasoning 120 (Mai 2020): 33–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2020.01.003.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Mingyang, Zhenshan Bing, Xiangtong Yao, Shuai Wang, Huang Kai, Hang Su, Chenguang Yang und Alois Knoll. „Meta-Reinforcement Learning Based on Self-Supervised Task Representation Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 10157–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26210.
Der volle Inhalt der QuelleJung, Hyungjoo, und Kwanghoon Sohn. „Single Image Depth Estimation With Integration of Parametric Learning and Non-Parametric Sampling“. Journal of Korea Multimedia Society 19, Nr. 9 (30.09.2016): 1659–68. http://dx.doi.org/10.9717/kmms.2016.19.9.1659.
Der volle Inhalt der QuelleTanwani, Ajay Kumar, und Sylvain Calinon. „Small-variance asymptotics for non-parametric online robot learning“. International Journal of Robotics Research 38, Nr. 1 (11.12.2018): 3–22. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918816374.
Der volle Inhalt der QuelleZHANG, Chao, und Takuya AKASHI. „Two-Side Agreement Learning for Non-Parametric Template Matching“. IEICE Transactions on Information and Systems E100.D, Nr. 1 (2017): 140–49. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2016edp7233.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Yuchao, und Hassan Ghasemzadeh. „LabelForest: Non-Parametric Semi-Supervised Learning for Activity Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4520–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014520.
Der volle Inhalt der QuellePareek, Parikshit, Chuan Wang und Hung D. Nguyen. „Non-parametric probabilistic load flow using Gaussian process learning“. Physica D: Nonlinear Phenomena 424 (Oktober 2021): 132941. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2021.132941.
Der volle Inhalt der QuelleNaeem, Muhammad, und Sohail Asghar. „Structure learning via non-parametric factorized joint likelihood function“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 27, Nr. 3 (2014): 1589–99. http://dx.doi.org/10.3233/ifs-141125.
Der volle Inhalt der QuelleKarumanchi, Sisir, Thomas Allen, Tim Bailey und Steve Scheding. „Non-parametric Learning to Aid Path Planning over Slopes“. International Journal of Robotics Research 29, Nr. 8 (04.05.2010): 997–1018. http://dx.doi.org/10.1177/0278364910370241.
Der volle Inhalt der QuelleDervilis, Nikolaos, Thomas E. Simpson, David J. Wagg und Keith Worden. „Nonlinear modal analysis via non-parametric machine learning tools“. Strain 55, Nr. 1 (15.10.2018): e12297. http://dx.doi.org/10.1111/str.12297.
Der volle Inhalt der QuelleBarut, Emre, und Warren B. Powell. „Optimal learning for sequential sampling with non-parametric beliefs“. Journal of Global Optimization 58, Nr. 3 (03.03.2013): 517–43. http://dx.doi.org/10.1007/s10898-013-0050-5.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Zhong-Lin, Yukai Zhao, Jiajuan Liu und Barbara Dosher. „Non-parametric Hierarchical Bayesian Modeling of the Learning Curve in Perceptual Learning“. Journal of Vision 23, Nr. 9 (01.08.2023): 5752. http://dx.doi.org/10.1167/jov.23.9.5752.
Der volle Inhalt der QuelleGaviria-Chavarro, Javier, Isabel Cristina Rojas-Padilla und Yury Vergara-López. „Virtual Learning Object (VLO) for Teaching and Learning Non-Parametric Statistical Methods“. Tecné, Episteme y Didaxis: TED, Nr. 54 (01.07.2023): 285–302. http://dx.doi.org/10.17227/ted.num54-14155.
Der volle Inhalt der QuelleDeco, Gustavo, Ralph Neuneier und Bernd Schümann. „Non-parametric Data Selection for Neural Learning in Non-stationary Time Series“. Neural Networks 10, Nr. 3 (April 1997): 401–7. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(96)00108-6.
Der volle Inhalt der QuellePal, Dipan K., und Marios Savvides. „Non-Parametric Transformation Networks for Learning General Invariances from Data“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4667–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014667.
Der volle Inhalt der QuelleKardan, Ahmad Agha, und Samira Ghareh Gozlou. „A new non-parametric feature learning for supervised link prediction“. International Journal of System Control and Information Processing 1, Nr. 4 (2015): 319. http://dx.doi.org/10.1504/ijscip.2015.075877.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Z., und C. W. Chan. „Learning control for non-parametric uncertainties with new convergence property“. IET Control Theory & Applications 4, Nr. 10 (01.10.2010): 2177–83. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2009.0458.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yi, Bin Li, Yang Wang, Fang Chen, Bang Zhang und Zhidong Li. „Robust Bayesian non-parametric dictionary learning with heterogeneous Gaussian noise“. Computer Vision and Image Understanding 150 (September 2016): 31–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2016.05.015.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Der-Chang, und Chun-Wu Yeh. „A non-parametric learning algorithm for small manufacturing data sets“. Expert Systems with Applications 34, Nr. 1 (Januar 2008): 391–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2006.09.008.
Der volle Inhalt der QuellePark, Yeonseok, Anthony Choi und Keonwook Kim. „Parametric Estimations Based on Homomorphic Deconvolution for Time of Flight in Sound Source Localization System“. Sensors 20, Nr. 3 (10.02.2020): 925. http://dx.doi.org/10.3390/s20030925.
Der volle Inhalt der QuelleSouaissi, Zina, Taha B. M. J. Ouarda und André St-Hilaire. „Non-parametric, semi-parametric, and machine learning models for river temperature frequency analysis at ungauged basins“. Ecological Informatics 75 (Juli 2023): 102107. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102107.
Der volle Inhalt der QuelleMaddalena, Emilio T., und Colin N. Jones. „Learning Non-Parametric Models with Guarantees: A Smooth Lipschitz Regression Approach“. IFAC-PapersOnLine 53, Nr. 2 (2020): 965–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1265.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Dongqi, Haoran Wei, Zhirui Zhang, Shujian Huang, Jun Xie und Jiajun Chen. „Non-parametric Online Learning from Human Feedback for Neural Machine Translation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 11431–39. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21395.
Der volle Inhalt der QuelleTohill, C., L. Ferreira, C. J. Conselice, S. P. Bamford und F. Ferrari. „Quantifying Non-parametric Structure of High-redshift Galaxies with Deep Learning“. Astrophysical Journal 916, Nr. 1 (01.07.2021): 4. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/ac033c.
Der volle Inhalt der QuelleWirayasa, I. Ketut Adi, Arko Djajadi, H. Andri Santoso und Eko Indrajit. „Comparison Non-Parametric Machine Learning Algorithms for Prediction of Employee Talent“. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 15, Nr. 4 (31.10.2021): 403. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.69366.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Sumeet, Jonathan Lacotte, Anirudha Majumdar und Marco Pavone. „Risk-sensitive inverse reinforcement learning via semi- and non-parametric methods“. International Journal of Robotics Research 37, Nr. 13-14 (22.05.2018): 1713–40. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918772017.
Der volle Inhalt der QuelleSyed, Zeeshan, Ilan Rubinfeld, Pat Patton, Jennifer Ritz, Jack Jordan, Andrea Doud und Vic Velanovich. „Using diagnostic codes for risk adjustment: A non-parametric learning approach“. Journal of the American College of Surgeons 211, Nr. 3 (September 2010): S99—S100. http://dx.doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2010.06.262.
Der volle Inhalt der QuelleNesa, Nashreen, Tania Ghosh und Indrajit Banerjee. „Non-parametric sequence-based learning approach for outlier detection in IoT“. Future Generation Computer Systems 82 (Mai 2018): 412–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2017.11.021.
Der volle Inhalt der QuelleNurul Amelina Nasharuddin und Nurul Shuhada Zamri. „Non-Parametric Machine Learning for Pollinator Image Classification: A Comparative Study“. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 34, Nr. 1 (23.11.2023): 106–15. http://dx.doi.org/10.37934/araset.34.1.106115.
Der volle Inhalt der QuelleHerranz-Matey, Ivan, und Luis Ruiz-Garcia. „New Agricultural Tractor Manufacturer’s Suggested Retail Price (MSRP) Model in Europe“. Agriculture 14, Nr. 3 (21.02.2024): 342. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture14030342.
Der volle Inhalt der QuelleHakim, Abdul, Nurhikmah H. Nurhikmah, Nur Halisa, Farida Febriati, Latri Aras und Lutfi B. Lutfi. „The Effect of Online Learning on Student Learning Outcomes in Indonesian Subjects“. Journal of Innovation in Educational and Cultural Research 4, Nr. 1 (21.01.2023): 133–40. http://dx.doi.org/10.46843/jiecr.v4i1.312.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Chao, und Yu Wang. „Non-parametric machine learning methods for interpolation of spatially varying non-stationary and non-Gaussian geotechnical properties“. Geoscience Frontiers 12, Nr. 1 (Januar 2021): 339–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.gsf.2020.01.011.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Z., und C. W. Chan. „Conditional iterative learning control for non-linear systems with non-parametric uncertainties under alignment condition“. IET Control Theory & Applications 3, Nr. 11 (01.11.2009): 1521–27. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2008.0532.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Lei, Yuqing Ma und Xianglong Liu. „A general non-parametric active learning framework for classification on multiple manifolds“. Pattern Recognition Letters 130 (Februar 2020): 250–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.01.013.
Der volle Inhalt der QuelleShah, Sonali Rajesh, Abhishek Kaushik, Shubham Sharma und Janice Shah. „Opinion-Mining on Marglish and Devanagari Comments of YouTube Cookery Channels Using Parametric and Non-Parametric Learning Models“. Big Data and Cognitive Computing 4, Nr. 1 (17.03.2020): 3. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4010003.
Der volle Inhalt der QuelleAvramidis, Athanassios N., und Arnoud V. den Boer. „Dynamic pricing with finite price sets: a non-parametric approach“. Mathematical Methods of Operations Research 94, Nr. 1 (28.06.2021): 1–34. http://dx.doi.org/10.1007/s00186-021-00744-y.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Wei-Ming, und Shi-Ju Ran. „Non-Parametric Semi-Supervised Learning in Many-Body Hilbert Space with Rescaled Logarithmic Fidelity“. Mathematics 10, Nr. 6 (15.03.2022): 940. http://dx.doi.org/10.3390/math10060940.
Der volle Inhalt der QuelleLasserre, Marvin, Régis Lebrun und Pierre-Henri Wuillemin. „Learning Continuous High-Dimensional Models using Mutual Information and Copula Bayesian Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 13 (18.05.2021): 12139–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17441.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Longwei, Hao Zhu, Yuanxun Lu, Menghua Wu und Xun Cao. „RAFaRe: Learning Robust and Accurate Non-parametric 3D Face Reconstruction from Pseudo 2D&3D Pairs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 1 (26.06.2023): 719–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25149.
Der volle Inhalt der QuellePark, Yeonseok, Anthony Choi und Keonwook Kim. „Single-Channel Multiple-Receiver Sound Source Localization System with Homomorphic Deconvolution and Linear Regression“. Sensors 21, Nr. 3 (23.01.2021): 760. http://dx.doi.org/10.3390/s21030760.
Der volle Inhalt der QuelleLong, Alexander, Alan Blair und Herke van Hoof. „Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-parametric Value Approximation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20728.
Der volle Inhalt der QuelleLee, SiHun, Kijoo Jang, Haeseong Cho, Haedong Kim und SangJoon Shin. „Parametric non-intrusive model order reduction for flow-fields using unsupervised machine learning“. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 384 (Oktober 2021): 113999. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2021.113999.
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