Zeitschriftenartikel zum Thema „Out-of-distribution generalization“
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Ye, Nanyang, Lin Zhu, Jia Wang, Zhaoyu Zeng, Jiayao Shao, Chensheng Peng, Bikang Pan, Kaican Li und Jun Zhu. „Certifiable Out-of-Distribution Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 9 (26.06.2023): 10927–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26295.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Lingxiao, Harold S. Park und Emma Lejeune. „Towards out of distribution generalization for problems in mechanics“. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 400 (Oktober 2022): 115569. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2022.115569.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Anji, Hongming Xu, Guy Van den Broeck und Yitao Liang. „Out-of-Distribution Generalization by Neural-Symbolic Joint Training“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 10 (26.06.2023): 12252–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26444.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Yemin, Luotian Yuan, Ying Wei, Hanyu Gao, Fei Wu, Zhihua Wang und Xinhai Ye. „RetroOOD: Understanding Out-of-Distribution Generalization in Retrosynthesis Prediction“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 374–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27791.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Lin, Xinbing Wang, Chenghu Zhou und Nanyang Ye. „Bayesian Cross-Modal Alignment Learning for Few-Shot Out-of-Distribution Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 9 (26.06.2023): 11461–69. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26355.
Der volle Inhalt der QuelleLavda, Frantzeska, und Alexandros Kalousis. „Semi-Supervised Variational Autoencoders for Out-of-Distribution Generation“. Entropy 25, Nr. 12 (14.12.2023): 1659. http://dx.doi.org/10.3390/e25121659.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Hang, und Wei Wang. „An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment“. Mathematics 12, Nr. 1 (26.12.2023): 85. http://dx.doi.org/10.3390/math12010085.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Linfeng, Aofan Jiang, Wei Li, Huaying Wu und Nanyang Ye. „OoDHDR-Codec: Out-of-Distribution Generalization for HDR Image Compression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 1 (28.06.2022): 158–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19890.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Bin, und Kui Jia. „Counterfactual Supervision-Based Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization“. Entropy 25, Nr. 2 (18.01.2023): 193. http://dx.doi.org/10.3390/e25020193.
Der volle Inhalt der QuelleAshok, Arjun, Chaitanya Devaguptapu und Vineeth N. Balasubramanian. „Learning Modular Structures That Generalize Out-of-Distribution (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 12905–6. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21589.
Der volle Inhalt der QuelleZou, Xin, und Weiwei Liu. „Coverage-Guaranteed Prediction Sets for Out-of-Distribution Data“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 17263–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29673.
Der volle Inhalt der QuelleBai, Haoyue, Rui Sun, Lanqing Hong, Fengwei Zhou, Nanyang Ye, Han-Jia Ye, S. H. Gary Chan und Zhenguo Li. „DecAug: Out-of-Distribution Generalization via Decomposed Feature Representation and Semantic Augmentation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 8 (18.05.2021): 6705–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16829.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Caoyun, Wenqing Chen, Jidong Tian, Yitian Li, Hao He und Yaohui Jin. „Unlock the Potential of Counterfactually-Augmented Data in Out-Of-Distribution Generalization“. Expert Systems with Applications 238 (März 2024): 122066. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122066.
Der volle Inhalt der QuelleRamachandran, Sai Niranjan, Rudrabha Mukhopadhyay, Madhav Agarwal, C. V. Jawahar und Vinay Namboodiri. „Understanding the Generalization of Pretrained Diffusion Models on Out-of-Distribution Data“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14767–75. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29395.
Der volle Inhalt der QuelleJia, Tianrui, Haoyang Li, Cheng Yang, Tao Tao und Chuan Shi. „Graph Invariant Learning with Subgraph Co-mixup for Out-of-Distribution Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 8 (24.03.2024): 8562–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28700.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Lily H., und Rajesh Ranganath. „Robustness to Spurious Correlations Improves Semantic Out-of-Distribution Detection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 12 (26.06.2023): 15305–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26785.
Der volle Inhalt der QuelleGwon, Kyungpil, und Joonhyuk Yoo. „Out-of-Distribution (OOD) Detection and Generalization Improved by Augmenting Adversarial Mixup Samples“. Electronics 12, Nr. 6 (16.03.2023): 1421. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061421.
Der volle Inhalt der QuelleMaier, Anatol, und Christian Riess. „Reliable Out-of-Distribution Recognition of Synthetic Images“. Journal of Imaging 10, Nr. 5 (01.05.2024): 110. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging10050110.
Der volle Inhalt der QuelleBoccato, Tommaso, Alberto Testolin und Marco Zorzi. „Learning Numerosity Representations with Transformers: Number Generation Tasks and Out-of-Distribution Generalization“. Entropy 23, Nr. 7 (03.07.2021): 857. http://dx.doi.org/10.3390/e23070857.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Minghui, Cheng Wen, Feng Zheng, Fengxiang He und Ling Shao. „VITA: A Multi-Source Vicinal Transfer Augmentation Method for Out-of-Distribution Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 1 (28.06.2022): 321–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19908.
Der volle Inhalt der QuelleXin, Shiji, Yifei Wang, Jingtong Su und Yisen Wang. „On the Connection between Invariant Learning and Adversarial Training for Out-of-Distribution Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 9 (26.06.2023): 10519–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26250.
Der volle Inhalt der QuelleHassan, A., S. A. Dar, P. B. Ahmad und B. A. Para. „A new generalization of Aradhana distribution: Properties and applications“. Journal of Applied Mathematics, Statistics and Informatics 16, Nr. 2 (01.12.2020): 51–66. http://dx.doi.org/10.2478/jamsi-2020-0009.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhe, Zhiquan Ding, Xiaoling Zhang, Xin Zhang und Tianqi Qin. „Improving Out-of-Distribution Generalization in SAR Image Scene Classification with Limited Training Samples“. Remote Sensing 15, Nr. 24 (17.12.2023): 5761. http://dx.doi.org/10.3390/rs15245761.
Der volle Inhalt der QuelleSha, Naijun. „A New Inference Approach for Type-II Generalized Birnbaum-Saunders Distribution“. Stats 2, Nr. 1 (19.02.2019): 148–63. http://dx.doi.org/10.3390/stats2010011.
Der volle Inhalt der QuelleSharifi-Noghabi, Hossein, Parsa Alamzadeh Harjandi, Olga Zolotareva, Colin C. Collins und Martin Ester. „Out-of-distribution generalization from labelled and unlabelled gene expression data for drug response prediction“. Nature Machine Intelligence 3, Nr. 11 (November 2021): 962–72. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-021-00408-w.
Der volle Inhalt der QuelleDas, Siddhant, und Markus Nöth. „Times of arrival and gauge invariance“. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 477, Nr. 2250 (Juni 2021): 20210101. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2021.0101.
Der volle Inhalt der QuelleZhi Tan, Zhi Tan, und Zhao-Fei Teng Zhi Tan. „Image Domain Generalization Method based on Solving Domain Discrepancy Phenomenon“. 電腦學刊 33, Nr. 3 (Juni 2022): 171–85. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022063303014.
Der volle Inhalt der QuelleVasiliuk, Anton, Daria Frolova, Mikhail Belyaev und Boris Shirokikh. „Limitations of Out-of-Distribution Detection in 3D Medical Image Segmentation“. Journal of Imaging 9, Nr. 9 (18.09.2023): 191. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9090191.
Der volle Inhalt der QuelleBogin, Ben, Sanjay Subramanian, Matt Gardner und Jonathan Berant. „Latent Compositional Representations Improve Systematic Generalization in Grounded Question Answering“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 9 (2021): 195–210. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00361.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Rundong, Yue Yuan, Zhongyi Han, Fan Wang, Wan Su, Yilong Yin, Tongliang Liu und Yongshun Gong. „Exploring Channel-Aware Typical Features for Out-of-Distribution Detection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 11 (24.03.2024): 12402–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29132.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Ingyun, Wooju Lee und Hyun Myung. „Domain Generalization with Vital Phase Augmentation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 4 (24.03.2024): 2892–900. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28070.
Der volle Inhalt der QuelleDing, Kun, Haojian Zhang, Qiang Yu, Ying Wang, Shiming Xiang und Chunhong Pan. „Weak Distribution Detectors Lead to Stronger Generalizability of Vision-Language Prompt Tuning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 2 (24.03.2024): 1528–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27918.
Der volle Inhalt der QuelleSimmachan, Teerawat, und Wikanda Phaphan. „Generalization of Two-Sided Length Biased Inverse Gaussian Distributions and Applications“. Symmetry 14, Nr. 10 (20.09.2022): 1965. http://dx.doi.org/10.3390/sym14101965.
Der volle Inhalt der QuelleNain, Philippe. „On a generalization of the preemptive resume priority“. Advances in Applied Probability 18, Nr. 1 (März 1986): 255–73. http://dx.doi.org/10.2307/1427245.
Der volle Inhalt der QuelleNain, Philippe. „On a generalization of the preemptive resume priority“. Advances in Applied Probability 18, Nr. 01 (März 1986): 255–73. http://dx.doi.org/10.1017/s0001867800015652.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Weifeng, Zhiyuan Wang, Kunpeng Zhang, Ting Zhong und Fan Zhou. „DyCVAE: Learning Dynamic Causal Factors for Non-stationary Series Domain Generalization (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 16382–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27051.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhengyu, Teng Xiao, Kun Kuang, Zheqi Lv, Min Zhang, Jinluan Yang, Chengqiang Lu, Hongxia Yang und Fei Wu. „Learning to Reweight for Generalizable Graph Neural Network“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 8 (24.03.2024): 8320–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28673.
Der volle Inhalt der QuelleWelleck, Sean, Peter West, Jize Cao und Yejin Choi. „Symbolic Brittleness in Sequence Models: On Systematic Generalization in Symbolic Mathematics“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 8 (28.06.2022): 8629–37. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20841.
Der volle Inhalt der QuelleNassar, Mazen, Sanku Dey und Devendra Kumar. „Logarithm Transformed Lomax Distribution with Applications“. Calcutta Statistical Association Bulletin 70, Nr. 2 (November 2018): 122–35. http://dx.doi.org/10.1177/0008068318808135.
Der volle Inhalt der QuelleLotfollahi, Mohammad, Mohsen Naghipourfar, Fabian J. Theis und F. Alexander Wolf. „Conditional out-of-distribution generation for unpaired data using transfer VAE“. Bioinformatics 36, Supplement_2 (Dezember 2020): i610—i617. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa800.
Der volle Inhalt der QuelleReyes, Jimmy, Mario A. Rojas und Jaime Arrué. „A New Generalization of the Student’s t Distribution with an Application in Quantile Regression“. Symmetry 13, Nr. 12 (17.12.2021): 2444. http://dx.doi.org/10.3390/sym13122444.
Der volle Inhalt der QuelleMirzadeh, Saeed, und Anis Iranmanesh. „A new class of skew-logistic distribution“. Mathematical Sciences 13, Nr. 4 (05.10.2019): 375–85. http://dx.doi.org/10.1007/s40096-019-00306-8.
Der volle Inhalt der QuelleNeeleman, Ad, und Kriszta Szendrői. „Radical Pro Drop and the Morphology of Pronouns“. Linguistic Inquiry 38, Nr. 4 (Oktober 2007): 671–714. http://dx.doi.org/10.1162/ling.2007.38.4.671.
Der volle Inhalt der Quelleet al., Hassan. „A new generalization of the inverse Lomax distribution with statistical properties and applications“. International Journal of ADVANCED AND APPLIED SCIENCES 8, Nr. 4 (April 2021): 89–97. http://dx.doi.org/10.21833/ijaas.2021.04.011.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Dasen, Zhendong Yin, Yanlong Zhao, Wudi Zhao und Jiqing Li. „MLFAnet: A Tomato Disease Classification Method Focusing on OOD Generalization“. Agriculture 13, Nr. 6 (29.05.2023): 1140. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13061140.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Xiaofeng, Ivor W. Tsang und Chuancai Liu. „Improving Generalization via Attribute Selection on Out-of-the-Box Data“. Neural Computation 32, Nr. 2 (Februar 2020): 485–514. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01256.
Der volle Inhalt der QuelleWurmbrand, Susi. „Stripping and Topless Complements“. Linguistic Inquiry 48, Nr. 2 (April 2017): 341–66. http://dx.doi.org/10.1162/ling_a_00245.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Shujian. „The Analysis of Deep Neural Networks by Information Theory: From Explainability to Generalization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 15462. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26829.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Runpeng, Hong Zhu, Kaican Li, Lanqing Hong, Rui Zhang, Nanyang Ye, Shao-Lun Huang und Xiuqiang He. „Regularization Penalty Optimization for Addressing Data Quality Variance in OoD Algorithms“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 8 (28.06.2022): 8945–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20877.
Der volle Inhalt der QuelleSinha, Samarth, Homanga Bharadhwaj, Anirudh Goyal, Hugo Larochelle, Animesh Garg und Florian Shkurti. „DIBS: Diversity Inducing Information Bottleneck in Model Ensembles“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 11 (18.05.2021): 9666–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17163.
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