Zeitschriftenartikel zum Thema „Regularized approaches“
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G.V., Suresh, und Srinivasa Reddy E.V. „Uncertain Data Analysis with Regularized XGBoost“. Webology 19, Nr. 1 (20.01.2022): 3722–40. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19245.
Der volle Inhalt der QuelleTaniguchi, Michiaki, und Volker Tresp. „Averaging Regularized Estimators“. Neural Computation 9, Nr. 5 (01.07.1997): 1163–78. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1997.9.5.1163.
Der volle Inhalt der QuelleLuft, Daniel, und Volker Schulz. „Simultaneous shape and mesh quality optimization using pre-shape calculus“. Control and Cybernetics 50, Nr. 4 (01.12.2021): 473–520. http://dx.doi.org/10.2478/candc-2021-0028.
Der volle Inhalt der QuelleEbadat, Afrooz, Giulio Bottegal, Damiano Varagnolo, Bo Wahlberg und Karl H. Johansson. „Regularized Deconvolution-Based Approaches for Estimating Room Occupancies“. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 12, Nr. 4 (Oktober 2015): 1157–68. http://dx.doi.org/10.1109/tase.2015.2471305.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Hesen, Lihong Ma und Jing Tian. „A Dynamic Convolution Kernel Generation Method Based on Regularized Pattern for Image Super-Resolution“. Sensors 22, Nr. 11 (01.06.2022): 4231. http://dx.doi.org/10.3390/s22114231.
Der volle Inhalt der QuelleRobitzsch, Alexander. „Implementation Aspects in Regularized Structural Equation Models“. Algorithms 16, Nr. 9 (18.09.2023): 446. http://dx.doi.org/10.3390/a16090446.
Der volle Inhalt der QuelleRobitzsch, Alexander. „Comparing Robust Linking and Regularized Estimation for Linking Two Groups in the 1PL and 2PL Models in the Presence of Sparse Uniform Differential Item Functioning“. Stats 6, Nr. 1 (25.01.2023): 192–208. http://dx.doi.org/10.3390/stats6010012.
Der volle Inhalt der QuelleLeen, Todd K. „From Data Distributions to Regularization in Invariant Learning“. Neural Computation 7, Nr. 5 (September 1995): 974–81. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1995.7.5.974.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Huijie, Chunpeng Wu, Guoyang Chen, Weifeng Zhang und Yang Ning. „Regularized Training and Tight Certification for Randomized Smoothed Classifier with Provable Robustness“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 3858–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5798.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hong, Dong Lai Hao und Xiang Yang Liu. „A Precoding Strategy for Massive MIMO System“. Applied Mechanics and Materials 568-570 (Juni 2014): 1278–81. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.1278.
Der volle Inhalt der QuelleKanzawa, Yuchi. „Entropy-Regularized Fuzzy Clustering for Non-Euclidean Relational Data and Indefinite Kernel Data“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 16, Nr. 7 (20.11.2012): 784–92. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2012.p0784.
Der volle Inhalt der Quellevan Erp, Sara. „Bayesian Regularized SEM: Current Capabilities and Constraints“. Psych 5, Nr. 3 (03.08.2023): 814–35. http://dx.doi.org/10.3390/psych5030054.
Der volle Inhalt der QuelleKoné, N’Golo. „Regularized Maximum Diversification Investment Strategy“. Econometrics 9, Nr. 1 (29.12.2020): 1. http://dx.doi.org/10.3390/econometrics9010001.
Der volle Inhalt der QuelleChahboun, Souhaila, und Mohamed Maaroufi. „Principal Component Analysis and Machine Learning Approaches for Photovoltaic Power Prediction: A Comparative Study“. Applied Sciences 11, Nr. 17 (27.08.2021): 7943. http://dx.doi.org/10.3390/app11177943.
Der volle Inhalt der QuelleLao, Qicheng, Xiang Jiang und Mohammad Havaei. „Hypothesis Disparity Regularized Mutual Information Maximization“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 8243–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.17003.
Der volle Inhalt der QuelleHerrera, Roberto H., Sergey Fomel und Mirko van der Baan. „Automatic approaches for seismic to well tying“. Interpretation 2, Nr. 2 (01.05.2014): SD9—SD17. http://dx.doi.org/10.1190/int-2013-0130.1.
Der volle Inhalt der QuelleSchmid, Matthias, Olaf Gefeller, Elisabeth Waldmann, Andreas Mayr und Tobias Hepp. „Approaches to Regularized Regression – A Comparison between Gradient Boosting and the Lasso“. Methods of Information in Medicine 55, Nr. 05 (Mai 2016): 422–30. http://dx.doi.org/10.3414/me16-01-0033.
Der volle Inhalt der QuelleIosifidis, Alexandros, Anastasios Tefas und Ioannis Pitas. „Human Action Recognition Based on Multi-View Regularized Extreme Learning Machine“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 24, Nr. 05 (Oktober 2015): 1540020. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213015400205.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Zheng-Chu, und Yiming Ying. „Guaranteed Classification via Regularized Similarity Learning“. Neural Computation 26, Nr. 3 (März 2014): 497–522. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00556.
Der volle Inhalt der QuellePANTOJA, N. R., und H. RAGO. „DISTRIBUTIONAL SOURCES IN GENERAL RELATIVITY: TWO POINT-LIKE EXAMPLES REVISITED“. International Journal of Modern Physics D 11, Nr. 09 (Oktober 2002): 1479–99. http://dx.doi.org/10.1142/s021827180200213x.
Der volle Inhalt der QuelleStevens, Abby, Rebecca Willett, Antonios Mamalakis, Efi Foufoula-Georgiou, Alejandro Tejedor, James T. Randerson, Padhraic Smyth und Stephen Wright. „Graph-Guided Regularized Regression of Pacific Ocean Climate Variables to Increase Predictive Skill of Southwestern U.S. Winter Precipitation“. Journal of Climate 34, Nr. 2 (Januar 2021): 737–54. http://dx.doi.org/10.1175/jcli-d-20-0079.1.
Der volle Inhalt der QuelleWard, Eric J., Kristin Marshall und Mark D. Scheuerell. „Regularizing priors for Bayesian VAR applications to large ecological datasets“. PeerJ 10 (08.11.2022): e14332. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.14332.
Der volle Inhalt der QuelleKhattab, Mahmoud M., Akram M. Zeki, Ali A. Alwan, Belgacem Bouallegue, Safaa S. Matter und Abdelmoty M. Ahmed. „Regularized Multiframe Super-Resolution Image Reconstruction Using Linear and Nonlinear Filters“. Journal of Electrical and Computer Engineering 2021 (18.12.2021): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8309910.
Der volle Inhalt der QuelleAhrens, Achim, Christian B. Hansen und Mark E. Schaffer. „lassopack: Model selection and prediction with regularized regression in Stata“. Stata Journal: Promoting communications on statistics and Stata 20, Nr. 1 (März 2020): 176–235. http://dx.doi.org/10.1177/1536867x20909697.
Der volle Inhalt der QuelleJain, Subit K., Deepak Kumar, Manoj Thakur und Rajendra K. Ray. „Proximal Support Vector Machine-Based Hybrid Approach for Edge Detection in Noisy Images“. Journal of Intelligent Systems 29, Nr. 1 (27.03.2019): 1315–28. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2017-0566.
Der volle Inhalt der QuellePark, Minsu, Tae-Hun Kim, Eun-Seok Cho, Heebal Kim und Hee-Seok Oh. „Genomic Selection for Adjacent Genetic Markers of Yorkshire Pigs Using Regularized Regression Approaches“. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences 27, Nr. 12 (16.10.2014): 1678–83. http://dx.doi.org/10.5713/ajas.2014.14236.
Der volle Inhalt der QuellePavan Kumar Varma Kothapalli, Et al. „A Linear Regularized Normalized Model for Dyslexia and ADHD Prediction Using Learning Approaches“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 11 (31.12.2023): 560–71. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i11.9994.
Der volle Inhalt der QuelleBröcker, Jochen. „Regularized Logistic Models for Probabilistic Forecasting and Diagnostics“. Monthly Weather Review 138, Nr. 2 (01.02.2010): 592–604. http://dx.doi.org/10.1175/2009mwr3126.1.
Der volle Inhalt der QuelleAnastasiadis, Johannes, und Michael Heizmann. „GAN-regularized augmentation strategy for spectral datasets“. tm - Technisches Messen 89, Nr. 4 (05.02.2022): 278–88. http://dx.doi.org/10.1515/teme-2021-0109.
Der volle Inhalt der QuelleThibault, Alexis, Lénaïc Chizat, Charles Dossal und Nicolas Papadakis. „Overrelaxed Sinkhorn–Knopp Algorithm for Regularized Optimal Transport“. Algorithms 14, Nr. 5 (30.04.2021): 143. http://dx.doi.org/10.3390/a14050143.
Der volle Inhalt der QuelleAuthier, Matthieu, Anders Galatius, Anita Gilles und Jérôme Spitz. „Of power and despair in cetacean conservation: estimation and detection of trend in abundance with noisy and short time-series“. PeerJ 8 (07.08.2020): e9436. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.9436.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Jiangjie, Qiaoben Bao, Changzhi Sun, Xinbo Zhang, Jiaze Chen, Hao Zhou, Yanghua Xiao und Lei Li. „LOREN: Logic-Regularized Reasoning for Interpretable Fact Verification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 10482–91. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21291.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Bingyuan, Yao Zhang, Dongyuan Liu, Xuemei Ding, Mai Dan, Tiantian Pan, Huijuan Zhao und Feng Gao. „Sparsity-regularized approaches to directly reconstructing hemodynamic response in brain functional diffuse optical tomography“. Applied Optics 58, Nr. 4 (25.01.2019): 863. http://dx.doi.org/10.1364/ao.58.000863.
Der volle Inhalt der QuelleHepp, Tobias, Matthias Schmid, Olaf Gefeller, Elisabeth Waldmann und Andreas Mayr. „Addendum to: Approaches to Regularized Regression – A Comparison between Gradient Boosting and the Lasso“. Methods of Information in Medicine 58, Nr. 01 (11.01.2019): 060. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1669389.
Der volle Inhalt der QuelleVoronin, Sergey, Dylan Mikesell und Guust Nolet. „Compression approaches for the regularized solutions of linear systems from large-scale inverse problems“. GEM - International Journal on Geomathematics 6, Nr. 2 (19.05.2015): 251–94. http://dx.doi.org/10.1007/s13137-015-0073-9.
Der volle Inhalt der QuelleAbdulsamad, Hany, Oleg Arenz, Jan Peters und Gerhard Neumann. „State-Regularized Policy Search for Linearized Dynamical Systems“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 27 (05.06.2017): 419–24. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v27i1.13853.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Jiqiang, Jie Wan und Litao Ma. „Regularized Discrete Optimal Transport for Class-Imbalanced Classifications“. Mathematics 12, Nr. 4 (07.02.2024): 524. http://dx.doi.org/10.3390/math12040524.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Qiang, Wenzhuo Zhang und Xitong Wang. „Visual Navigation Using Inverse Reinforcement Learning and an Extreme Learning Machine“. Electronics 10, Nr. 16 (18.08.2021): 1997. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161997.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Pengcheng, Boxing Chen, Pei Zhang und Xu Sun. „Visual Agreement Regularized Training for Multi-Modal Machine Translation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 05 (03.04.2020): 9418–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6484.
Der volle Inhalt der QuelleLARSEN, CHRISTOPHER J., CHRISTOPH ORTNER und ENDRE SÜLI. „EXISTENCE OF SOLUTIONS TO A REGULARIZED MODEL OF DYNAMIC FRACTURE“. Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 20, Nr. 07 (Juli 2010): 1021–48. http://dx.doi.org/10.1142/s0218202510004520.
Der volle Inhalt der QuelleJahan, Sohana, Moriyam Akter, Sifta Yeasmin und Farhana Ahmed Simi. „Facial Expression Identification using Regularized Supervised Distance Preserving Projection“. Dhaka University Journal of Science 69, Nr. 2 (01.12.2021): 70–75. http://dx.doi.org/10.3329/dujs.v69i2.56485.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hong, Dong Lai Hao und Xiang Yang Liu. „A Precoding Algorithm Based on Truncated Polynomial Expansion for Massive MIMO System“. Advanced Materials Research 945-949 (Juni 2014): 2315–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.945-949.2315.
Der volle Inhalt der QuelleRobitzsch, Alexander. „Model-Robust Estimation of Multiple-Group Structural Equation Models“. Algorithms 16, Nr. 4 (17.04.2023): 210. http://dx.doi.org/10.3390/a16040210.
Der volle Inhalt der QuelleCHEN, WEN-SHENG, PONG CHI YUEN, JIAN HUANG und BIN FANG. „TWO-STEP SINGLE PARAMETER REGULARIZATION FISHER DISCRIMINANT METHOD FOR FACE RECOGNITION“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 20, Nr. 02 (März 2006): 189–207. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001406004600.
Der volle Inhalt der QuelleBender, Philipp, Dirk Honecker, Mathias Bersweiler, Rocio Costo, Tamara Kahmann, Frank Ludwig, Jon Leiner und Johanna K. Jochum. „Robust approaches for model-free small-angle scattering data analysis“. Journal of Applied Crystallography 55, Nr. 3 (28.05.2022): 586–91. http://dx.doi.org/10.1107/s1600576722004356.
Der volle Inhalt der QuelleWU, XIAN, JIANHUANG LAI und XILIN CHEN. „RANK-1 TENSOR PROJECTION VIA REGULARIZED REGRESSION FOR ACTION CLASSIFICATION“. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 09, Nr. 06 (November 2011): 1025–41. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691311004420.
Der volle Inhalt der QuelleAlenezi, Fayadh, und K. C. Santosh. „Geometric Regularized Hopfield Neural Network for Medical Image Enhancement“. International Journal of Biomedical Imaging 2021 (22.01.2021): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6664569.
Der volle Inhalt der QuelleHadj-Rabah, Karima, Gilda Schirinzi, Alessandra Budillon, Faiza Hocine und Aichouche Belhadj-Aissa. „Non-Parametric Tomographic SAR Reconstruction via Improved Regularized MUSIC“. Remote Sensing 15, Nr. 6 (15.03.2023): 1599. http://dx.doi.org/10.3390/rs15061599.
Der volle Inhalt der QuelleZuo, Xin, Hong-Zhi Wei und Chun-Rong Chen. „Continuity Results and Error Bounds on Pseudomonotone Vector Variational Inequalities via Scalarization“. Journal of Function Spaces 2016 (2016): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7297854.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Ching-pei, und Kai-Wei Chang. „Distributed block-diagonal approximation methods for regularized empirical risk minimization“. Machine Learning 109, Nr. 4 (18.12.2019): 813–52. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05859-2.
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