Zeitschriftenartikel zum Thema „Representation learning (artifical intelligence)“
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Hamilton, William L. „Graph Representation Learning“. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning 14, Nr. 3 (15.09.2020): 1–159. http://dx.doi.org/10.2200/s01045ed1v01y202009aim046.
Der volle Inhalt der QuelleKonidaris, George, Leslie Pack Kaelbling und Tomas Lozano-Perez. „From Skills to Symbols: Learning Symbolic Representations for Abstract High-Level Planning“. Journal of Artificial Intelligence Research 61 (31.01.2018): 215–89. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5575.
Der volle Inhalt der QuelleRezayi, Saed. „Learning Better Representations Using Auxiliary Knowledge“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 16133–34. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26927.
Der volle Inhalt der QuelleFROMMBERGER, LUTZ. „LEARNING TO BEHAVE IN SPACE: A QUALITATIVE SPATIAL REPRESENTATION FOR ROBOT NAVIGATION WITH REINFORCEMENT LEARNING“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, Nr. 03 (Juni 2008): 465–82. http://dx.doi.org/10.1142/s021821300800400x.
Der volle Inhalt der QuelleHaghir Chehreghani, Morteza, und Mostafa Haghir Chehreghani. „Learning representations from dendrograms“. Machine Learning 109, Nr. 9-10 (16.08.2020): 1779–802. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05895-3.
Der volle Inhalt der QuelleSaitta, Lorenza. „Representation change in machine learning“. AI Communications 9, Nr. 1 (1996): 14–20. http://dx.doi.org/10.3233/aic-1996-9102.
Der volle Inhalt der QuelleRives, Alexander, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo et al. „Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences“. Proceedings of the National Academy of Sciences 118, Nr. 15 (05.04.2021): e2016239118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2016239118.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Zhao, Xiao Lu, Jian Liang, Kun Bai und Zenglin Xu. „Relation-Guided Representation Learning“. Neural Networks 131 (November 2020): 93–102. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.07.014.
Der volle Inhalt der QuelleProrok, Máté. „Applications of artificial intelligence systems“. Deliberationes 15, Különszám (2022): 76–88. http://dx.doi.org/10.54230/delib.2022.k.sz.76.
Der volle Inhalt der QuelleMazoure, Bogdan, Thang Doan, Tianyu Li, Vladimir Makarenkov, Joelle Pineau, Doina Precup und Guillaume Rabusseau. „Low-Rank Representation of Reinforcement Learning Policies“. Journal of Artificial Intelligence Research 75 (27.10.2022): 597–636. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13854.
Der volle Inhalt der QuelleLawler, Robert W. „Getting Intelligence Into the Minds of People“. LEARNing Landscapes 6, Nr. 2 (02.06.2013): 223–47. http://dx.doi.org/10.36510/learnland.v6i2.614.
Der volle Inhalt der QuelleKoohzadi, Maryam, Nasrollah Moghadam Charkari und Foad Ghaderi. „Unsupervised representation learning based on the deep multi-view ensemble learning“. Applied Intelligence 50, Nr. 2 (31.07.2019): 562–81. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-019-01526-0.
Der volle Inhalt der QuelleHanson, Stephen José, und David J. Burr. „What connectionist models learn: Learning and representation in connectionist networks“. Behavioral and Brain Sciences 13, Nr. 3 (September 1990): 471–89. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00079760.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Tingyi, Huibin Ge, Jiayi Li und Li Wang. „Unsupervised multi-view representation learning with proximity guided representation and generalized canonical correlation analysis“. Applied Intelligence 51, Nr. 1 (10.08.2020): 248–64. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-01821-1.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bentian, und Dechang Pi. „Network representation learning: a systematic literature review“. Neural Computing and Applications 32, Nr. 21 (20.04.2020): 16647–79. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-020-04908-5.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Ming, Fuzhen Zhuang, Xiao Zhang, Xiang Ao, Zhengyu Niu, Min-Ling Zhang und Qing He. „Supervised representation learning for multi-label classification“. Machine Learning 108, Nr. 5 (13.02.2019): 747–63. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05783-5.
Der volle Inhalt der QuelleHaghir Chehreghani, Morteza. „Unsupervised representation learning with Minimax distance measures“. Machine Learning 109, Nr. 11 (28.07.2020): 2063–97. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05886-4.
Der volle Inhalt der QuelleMiyamoto, Hiroyuki, Jun Morimoto, Kenji Doya und Mitsuo Kawato. „Reinforcement learning with via-point representation“. Neural Networks 17, Nr. 3 (April 2004): 299–305. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2003.11.004.
Der volle Inhalt der QuelleTavanaei, Amirhossein, Timothée Masquelier und Anthony Maida. „Representation learning using event-based STDP“. Neural Networks 105 (September 2018): 294–303. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.05.018.
Der volle Inhalt der QuelleJiao, Pengfei, Hongjiang Chen, Huijun Tang, Qing Bao, Long Zhang, Zhidong Zhao und Huaming Wu. „Contrastive representation learning on dynamic networks“. Neural Networks 174 (Juni 2024): 106240. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106240.
Der volle Inhalt der QuelleChikwendu, Ijeoma Amuche, Xiaoling Zhang, Isaac Osei Agyemang, Isaac Adjei-Mensah, Ukwuoma Chiagoziem Chima und Chukwuebuka Joseph Ejiyi. „A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning Methods“. Journal of Artificial Intelligence Research 78 (25.10.2023): 287–356. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.14768.
Der volle Inhalt der QuelleJurewicz, Mateusz, und Leon Derczynski. „Set-to-Sequence Methods in Machine Learning: A Review“. Journal of Artificial Intelligence Research 71 (12.08.2021): 885–924. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12839.
Der volle Inhalt der QuelleTadepalli, P., und B. K. Natarajan. „A Formal Framework for Speedup Learning from Problems and Solutions“. Journal of Artificial Intelligence Research 4 (01.06.1996): 445–75. http://dx.doi.org/10.1613/jair.154.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Jisheng, Xiaoqin Zeng, Shengli Wu und Yang Zou. „Context-sensitive graph representation learning“. Connection Science 34, Nr. 1 (14.09.2022): 2313–31. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2115010.
Der volle Inhalt der QuelleAshley, Kevin D., und Edwina L. Rissland. „Law, learning and representation“. Artificial Intelligence 150, Nr. 1-2 (November 2003): 17–58. http://dx.doi.org/10.1016/s0004-3702(03)00109-7.
Der volle Inhalt der QuelleAL-Fayyadh, Hayder Rahm Dakheel, Salam Abdulabbas Ganim Ali und Dr Basim Abood. „Modelling an Adaptive Learning System Using Artificial Intelligence“. Webology 19, Nr. 1 (24.12.2021): 01–18. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19001.
Der volle Inhalt der QuelleMaher, Mary Lou, und Heng Li. „Learning design concepts using machine learning techniques“. Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 8, Nr. 2 (1994): 95–111. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060400000706.
Der volle Inhalt der QuelleHambadjawa, Johan Agung Pramono, und Khaerunnisa. „Development Concept of Artificial Intelligence as an Architect’s Representation: Literature Review“. Arsir 8, Nr. 1 (22.03.2024): 14–25. http://dx.doi.org/10.32502/arsir.v8i1.53.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Meng-Xiang, Wang-Chien Lee, Tao-Yang Fu und Ge Yu. „On Representation Learning for Road Networks“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, Nr. 1 (22.12.2020): 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3424346.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Run-kun, Jian-wei Liu, Si-ming Lian und Xin Zuo. „Multi-view representation learning in multi-task scene“. Neural Computing and Applications 32, Nr. 14 (29.10.2019): 10403–22. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04577-z.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Ruobing, Stefan Heinrich, Zhiyuan Liu, Cornelius Weber, Yuan Yao, Stefan Wermter und Maosong Sun. „Integrating Image-Based and Knowledge-Based Representation Learning“. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems 12, Nr. 2 (Juni 2020): 169–78. http://dx.doi.org/10.1109/tcds.2019.2906685.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yanan, Hua Mao, Yongsheng Sang und Zhang Yi. „Explicit guiding auto-encoders for learning meaningful representation“. Neural Computing and Applications 28, Nr. 3 (20.10.2015): 429–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-015-2082-x.
Der volle Inhalt der QuelleDietterich, T. G. „Hierarchical Reinforcement Learning with the MAXQ Value Function Decomposition“. Journal of Artificial Intelligence Research 13 (01.11.2000): 227–303. http://dx.doi.org/10.1613/jair.639.
Der volle Inhalt der QuelleKocabas, S. „A review of learning“. Knowledge Engineering Review 6, Nr. 3 (September 1991): 195–222. http://dx.doi.org/10.1017/s0269888900005804.
Der volle Inhalt der QuelleO’Mahony, Niall, Sean Campbell, Lenka Krpalkova, Anderson Carvalho, Joseph Walsh und Daniel Riordan. „Representation Learning for Fine-Grained Change Detection“. Sensors 21, Nr. 13 (30.06.2021): 4486. http://dx.doi.org/10.3390/s21134486.
Der volle Inhalt der QuelleLesort, Timothée, Natalia Díaz-Rodríguez, Jean-Frano̧is Goudou und David Filliat. „State representation learning for control: An overview“. Neural Networks 108 (Dezember 2018): 379–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.07.006.
Der volle Inhalt der QuelleFRANKLIN, JUDY A., und KRYSTAL K. LOCKE. „RECURRENT NEURAL NETWORKS FOR MUSICAL PITCH MEMORY AND CLASSIFICATION“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 14, Nr. 01n02 (Februar 2005): 329–42. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213005002120.
Der volle Inhalt der QuelleShui, Changjian, Boyu Wang und Christian Gagné. „On the benefits of representation regularization in invariance based domain generalization“. Machine Learning 111, Nr. 3 (01.01.2022): 895–915. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-06080-w.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Fuzhen, Zhenfeng Zhu, Xingxing Zhang, Jian Cheng und Yao Zhao. „Diffusion induced graph representation learning“. Neurocomputing 360 (September 2019): 220–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.06.012.
Der volle Inhalt der QuelleLittman, David, und Maarten van Someren. „International Workshop on Knowledge Representation and Organization in Machine Learning“. AI Communications 1, Nr. 1 (1988): 44–45. http://dx.doi.org/10.3233/aic-1988-1108.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Deyu, Jing Sun, Zongze Wu, Chris Ding und Zhigang Ren. „Data representation learning via dictionary learning and self-representation“. Applied Intelligence, 31.08.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04902-z.
Der volle Inhalt der QuelleMerckling, Astrid, Nicolas Perrin-Gilbert, Alex Coninx und Stéphane Doncieux. „Exploratory State Representation Learning“. Frontiers in Robotics and AI 9 (14.02.2022). http://dx.doi.org/10.3389/frobt.2022.762051.
Der volle Inhalt der QuelleDeshmukh, Aniket Anand, Jayanth Reddy Regatti, Eren Manavoglu und Urun Dogan. „Representation learning for clustering via building consensus“. Machine Learning, 09.09.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06194-9.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Lingling, Haoran Xie, Zongxi Li, Fu Lee Wang, Weiming Wang und Qing Li. „Contrastive Learning Models for Sentence Representations“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 02.05.2023. http://dx.doi.org/10.1145/3593590.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yuwei, und Yi Zeng. „Statistical Analysis of Multisensory and Text-Derived Representations on Concept Learning“. Frontiers in Computational Neuroscience 16 (27.04.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2022.861265.
Der volle Inhalt der QuelleWickstrøm, Kristoffer K., Daniel J. Trosten, Sigurd Løkse, Ahcène Boubekki, Karl øyvind Mikalsen, Michael C. Kampffmeyer und Robert Jenssen. „RELAX: Representation Learning Explainability“. International Journal of Computer Vision, 11.03.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-023-01773-2.
Der volle Inhalt der QuelleHiggins, Irina, Sébastien Racanière und Danilo Rezende. „Symmetry-Based Representations for Artificial and Biological General Intelligence“. Frontiers in Computational Neuroscience 16 (14.04.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2022.836498.
Der volle Inhalt der QuelleJeub, Lucas G. S., Giovanni Colavizza, Xiaowen Dong, Marya Bazzi und Mihai Cucuringu. „Local2Global: a distributed approach for scaling representation learning on graphs“. Machine Learning, 24.02.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06285-7.
Der volle Inhalt der QuelleOuyang, Tinghui, und Xun Shen. „Representation learning based on hybrid polynomial approximated extreme learning machine“. Applied Intelligence, 26.10.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02915-0.
Der volle Inhalt der QuelleBorrego-Díaz, Joaquín, und Juan Galán Páez. „Knowledge representation for explainable artificial intelligence“. Complex & Intelligent Systems, 04.01.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00613-5.
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