Zeitschriftenartikel zum Thema „Probabilistic deep models“
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Masegosa, Andrés R., Rafael Cabañas, Helge Langseth, Thomas D. Nielsen und Antonio Salmerón. „Probabilistic Models with Deep Neural Networks“. Entropy 23, Nr. 1 (18.01.2021): 117. http://dx.doi.org/10.3390/e23010117.
Der volle Inhalt der QuelleVillanueva Llerena, Julissa, und Denis Deratani Maua. „Efficient Predictive Uncertainty Estimators for Deep Probabilistic Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 10 (03.04.2020): 13740–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142.
Der volle Inhalt der QuelleKarami, Mahdi, und Dale Schuurmans. „Deep Probabilistic Canonical Correlation Analysis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 8055–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16982.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Ming, Zhihao Duan, Fengqing Zhu und Zhan Ma. „Deep Hierarchical Video Compression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 8 (24.03.2024): 8859–67. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28733.
Der volle Inhalt der QuelleMaroñas, Juan, Roberto Paredes und Daniel Ramos. „Calibration of deep probabilistic models with decoupled bayesian neural networks“. Neurocomputing 407 (September 2020): 194–205. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.103.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Zhenjun, Xi Liu, Dawei Kou, Yi Hu, Qingrui Zhang und Qingxi Yuan. „Probabilistic Models for the Shear Strength of RC Deep Beams“. Applied Sciences 13, Nr. 8 (12.04.2023): 4853. http://dx.doi.org/10.3390/app13084853.
Der volle Inhalt der QuelleSerpell, Cristián, Ignacio A. Araya, Carlos Valle und Héctor Allende. „Addressing model uncertainty in probabilistic forecasting using Monte Carlo dropout“. Intelligent Data Analysis 24 (04.12.2020): 185–205. http://dx.doi.org/10.3233/ida-200015.
Der volle Inhalt der QuelleBoursin, Nicolas, Carl Remlinger und Joseph Mikael. „Deep Generators on Commodity Markets Application to Deep Hedging“. Risks 11, Nr. 1 (23.12.2022): 7. http://dx.doi.org/10.3390/risks11010007.
Der volle Inhalt der QuelleZuidberg Dos Martires, Pedro. „Probabilistic Neural Circuits“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 17280–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29675.
Der volle Inhalt der QuelleRavuri, Suman, Karel Lenc, Matthew Willson, Dmitry Kangin, Remi Lam, Piotr Mirowski, Megan Fitzsimons et al. „Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar“. Nature 597, Nr. 7878 (29.09.2021): 672–77. http://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-03854-z.
Der volle Inhalt der QuelleAdams, Jadie. „Probabilistic Shape Models of Anatomy Directly from Images“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 16107–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26914.
Der volle Inhalt der QuelleQian, Weizhu, Fabrice Lauri und Franck Gechter. „Supervised and semi-supervised deep probabilistic models for indoor positioning problems“. Neurocomputing 435 (Mai 2021): 228–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2020.12.131.
Der volle Inhalt der QuelleSinha, Mourani, Mrinmoyee Bhattacharya, M. Seemanth und Suchandra A. Bhowmick. „Probabilistic Models and Deep Learning Models Assessed to Estimate Design and Operational Ocean Wave Statistics to Reduce Coastal Hazards“. Geosciences 13, Nr. 12 (12.12.2023): 380. http://dx.doi.org/10.3390/geosciences13120380.
Der volle Inhalt der QuelleAndrianomena, Sambatra. „Probabilistic learning for pulsar classification“. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics 2022, Nr. 10 (01.10.2022): 016. http://dx.doi.org/10.1088/1475-7516/2022/10/016.
Der volle Inhalt der QuelleD’Andrea, Fabio, Pierre Gentine, Alan K. Betts und Benjamin R. Lintner. „Triggering Deep Convection with a Probabilistic Plume Model“. Journal of the Atmospheric Sciences 71, Nr. 11 (29.10.2014): 3881–901. http://dx.doi.org/10.1175/jas-d-13-0340.1.
Der volle Inhalt der QuelleMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach und Gavin Taylor. „Probabilistic Deep Learning to Quantify Uncertainty in Air Quality Forecasting“. Sensors 21, Nr. 23 (30.11.2021): 8009. http://dx.doi.org/10.3390/s21238009.
Der volle Inhalt der QuelleBuda-Ożóg, Lidia. „Probabilistic assessment of load-bearing capacity of deep beams designed by strut-and-tie method“. MATEC Web of Conferences 262 (2019): 08001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201926208001.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Yun. „A Novel Interval Energy-Forecasting Method for Sustainable Building Management Based on Deep Learning“. Sustainability 14, Nr. 14 (13.07.2022): 8584. http://dx.doi.org/10.3390/su14148584.
Der volle Inhalt der QuelleMashlakov, Aleksei, Toni Kuronen, Lasse Lensu, Arto Kaarna und Samuli Honkapuro. „Assessing the performance of deep learning models for multivariate probabilistic energy forecasting“. Applied Energy 285 (März 2021): 116405. http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.116405.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Mao-Yi, Zheng Li und Hang Zhang. „Probabilistic Shear Strength Prediction for Deep Beams Based on Bayesian-Optimized Data-Driven Approach“. Buildings 13, Nr. 10 (28.09.2023): 2471. http://dx.doi.org/10.3390/buildings13102471.
Der volle Inhalt der QuelleNye, Logan, Hamid Ghaednia und Joseph H. Schwab. „Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model.“ Journal of Clinical Oncology 41, Nr. 16_suppl (01.06.2023): e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Der volle Inhalt der QuelleBentivoglio, Roberto, Elvin Isufi, Sebastian Nicolaas Jonkman und Riccardo Taormina. „Deep learning methods for flood mapping: a review of existing applications and future research directions“. Hydrology and Earth System Sciences 26, Nr. 16 (25.08.2022): 4345–78. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-4345-2022.
Der volle Inhalt der QuelleEdie, Stewart M., Peter D. Smits und David Jablonski. „Probabilistic models of species discovery and biodiversity comparisons“. Proceedings of the National Academy of Sciences 114, Nr. 14 (21.03.2017): 3666–71. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1616355114.
Der volle Inhalt der QuelleAvaylon, Matthew, Robbie Sadre, Zhe Bai und Talita Perciano. „Adaptable Deep Learning and Probabilistic Graphical Model System for Semantic Segmentation“. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, Nr. 01 (2022): 288–302. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1119.
Der volle Inhalt der QuelleSansine, Vateanui, Pascal Ortega, Daniel Hissel und Franco Ferrucci. „Hybrid Deep Learning Model for Mean Hourly Irradiance Probabilistic Forecasting“. Atmosphere 14, Nr. 7 (24.07.2023): 1192. http://dx.doi.org/10.3390/atmos14071192.
Der volle Inhalt der QuelleHou, Yuxin, Ari Heljakka und Arno Solin. „Gaussian Process Priors for View-Aware Inference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 7762–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16948.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Minh Truong, Viet-Hung Dang und Truong-Thang Nguyen. „Applying Bayesian neural network to evaluate the influence of specialized mini projects on final performance of engineering students: A case study“. Ministry of Science and Technology, Vietnam 64, Nr. 4 (15.12.2022): 10–15. http://dx.doi.org/10.31276/vjste.64(4).10-15.
Der volle Inhalt der QuelleNor, Ahmad Kamal Mohd. „Failure Prognostic of Turbofan Engines with Uncertainty Quantification and Explainable AI (XIA)“. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, Nr. 3 (11.04.2021): 3494–504. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i3.1624.
Der volle Inhalt der QuelleGhobadi, Fatemeh, und Doosun Kang. „Multi-Step Ahead Probabilistic Forecasting of Daily Streamflow Using Bayesian Deep Learning: A Multiple Case Study“. Water 14, Nr. 22 (14.11.2022): 3672. http://dx.doi.org/10.3390/w14223672.
Der volle Inhalt der QuelleBentsen, Lars Ødegaard, Narada Dilp Warakagoda, Roy Stenbro und Paal Engelstad. „Probabilistic Wind Park Power Prediction using Bayesian Deep Learning and Generative Adversarial Networks“. Journal of Physics: Conference Series 2362, Nr. 1 (01.11.2022): 012005. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2362/1/012005.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Taehee, Devin Rand, Lorraine E. Lisiecki, Geoffrey Gebbie und Charles Lawrence. „Bayesian age models and stacks: combining age inferences from radiocarbon and benthic δ18O stratigraphic alignment“. Climate of the Past 19, Nr. 10 (17.10.2023): 1993–2012. http://dx.doi.org/10.5194/cp-19-1993-2023.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Longyuan, Jihai Zhang, Junchi Yan, Yaohui Jin, Yunhao Zhang, Yanjie Duan und Guangjian Tian. „Synergetic Learning of Heterogeneous Temporal Sequences for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 10 (18.05.2021): 8420–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17023.
Der volle Inhalt der QuellePang, Bo, Erik Nijkamp und Ying Nian Wu. „Deep Learning With TensorFlow: A Review“. Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, Nr. 2 (10.09.2019): 227–48. http://dx.doi.org/10.3102/1076998619872761.
Der volle Inhalt der QuelleLim, Heejong, Kwanghun Chung und Sangbok Lee. „Probabilistic Forecasting for Demand of a Bike-Sharing Service Using a Deep-Learning Approach“. Sustainability 14, Nr. 23 (29.11.2022): 15889. http://dx.doi.org/10.3390/su142315889.
Der volle Inhalt der QuelleBi, Wei, Wenhua Chen und Jun Pan. „Multidisciplinary Reliability Design Considering Hybrid Uncertainty Incorporating Deep Learning“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (18.11.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5846684.
Der volle Inhalt der QuelleT, Ermolieva, Ermoliev Y, Zagorodniy) A, Bogdanov V, Borodina O, Havlik P, Komendantova N, Knopov P, Gorbachuk V und Zaslavskyi V. „Artificial Intelligence, Machine Learning, and Intelligent Decision Support Systems: Iterative “Learning” SQG-based procedures for Distributed Models’ Linkage“. Artificial Intelligence 27, AI.2022.27(2) (29.12.2022): 92–97. http://dx.doi.org/10.15407/jai2022.02.092.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xi, Tao Wu, Yuanyuan An und Yang Liu. „Probabilistic models of the strut efficiency factor for RC deep beams with MCMC method“. Structural Concrete 21, Nr. 3 (22.01.2020): 917–33. http://dx.doi.org/10.1002/suco.201900249.
Der volle Inhalt der Quellede Zarzà, I., J. de Curtò, Gemma Roig und Carlos T. Calafate. „LLM Multimodal Traffic Accident Forecasting“. Sensors 23, Nr. 22 (16.11.2023): 9225. http://dx.doi.org/10.3390/s23229225.
Der volle Inhalt der QuelleAli, Abdullah Marish, Fuad A. Ghaleb, Mohammed Sultan Mohammed, Fawaz Jaber Alsolami und Asif Irshad Khan. „Web-Informed-Augmented Fake News Detection Model Using Stacked Layers of Convolutional Neural Network and Deep Autoencoder“. Mathematics 11, Nr. 9 (23.04.2023): 1992. http://dx.doi.org/10.3390/math11091992.
Der volle Inhalt der QuelleChipofya, Mapopa, Hilal Tayara und Kil To Chong. „Deep Probabilistic Learning Model for Prediction of Ionic Liquids Toxicity“. International Journal of Molecular Sciences 23, Nr. 9 (09.05.2022): 5258. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23095258.
Der volle Inhalt der QuelleMeng, Fan, Kunlin Yang, Yichen Yao, Zhibin Wang und Tao Song. „Tropical Cyclone Intensity Probabilistic Forecasting System Based on Deep Learning“. International Journal of Intelligent Systems 2023 (18.03.2023): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3569538.
Der volle Inhalt der QuellePomponi, Jary, Simone Scardapane und Aurelio Uncini. „A Probabilistic Re-Intepretation of Confidence Scores in Multi-Exit Models“. Entropy 24, Nr. 1 (21.12.2021): 1. http://dx.doi.org/10.3390/e24010001.
Der volle Inhalt der QuelleZhong, Z., und M. Mehltretter. „MIXED PROBABILITY MODELS FOR ALEATORIC UNCERTAINTY ESTIMATION IN THE CONTEXT OF DENSE STEREO MATCHING“. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-2-2021 (17.06.2021): 17–26. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-2-2021-17-2021.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Mingyue, Wei Song und Xiaobing Zhao. „Polymetallic Nodule Resource Assessment of Seabed Photography Based on Denoising Diffusion Probabilistic Models“. Journal of Marine Science and Engineering 11, Nr. 8 (27.07.2023): 1494. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11081494.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Duo, Jonathan C. Tan, Chia-Jung Hsu und Ye Zhu. „Denoising Diffusion Probabilistic Models to Predict the Density of Molecular Clouds“. Astrophysical Journal 950, Nr. 2 (01.06.2023): 146. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/accae5.
Der volle Inhalt der QuellePandarinathan, Mr, S. Velan und S. Deepak. „Human Emotion Detection Using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 5 (31.05.2023): 2225–29. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52016.
Der volle Inhalt der QuelleCandela, Alberto, David R. Thompson, David Wettergreen, Kerry Cawse-Nicholson, Sven Geier, Michael L. Eastwood und Robert O. Green. „Probabilistic Super Resolution for Mineral Spectroscopy“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 08 (03.04.2020): 13241–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i08.7030.
Der volle Inhalt der QuelleM. Rajalakshmi und V. Sulochana. „Enhancing deep learning model performance in air quality classification through probabilistic hyperparameter tuning with tree-structured parzen estimators“. Scientific Temper 14, Nr. 04 (30.12.2023): 1244–50. http://dx.doi.org/10.58414/scientifictemper.2023.14.4.27.
Der volle Inhalt der QuelleTürkmen, Ali Caner, Tim Januschowski, Yuyang Wang und Ali Taylan Cemgil. „Forecasting intermittent and sparse time series: A unified probabilistic framework via deep renewal processes“. PLOS ONE 16, Nr. 11 (29.11.2021): e0259764. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259764.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Zhanli, Xinyu Zhang, Fan Deng und Yun Zhang. „Integrating deep neural network with logic rules for credit scoring“. Intelligent Data Analysis 27, Nr. 2 (15.03.2023): 483–500. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216460.
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