Zeitschriftenartikel zum Thema „Self-supervised learning (artificial intelligence)“
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Neghawi, Elie, und Yan Liu. „Enhancing Self-Supervised Learning through Explainable Artificial Intelligence Mechanisms: A Computational Analysis“. Big Data and Cognitive Computing 8, Nr. 6 (03.06.2024): 58. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc8060058.
Der volle Inhalt der QuelleCHAN, JASON, IRENA KOPRINSKA und JOSIAH POON. „SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION USING BRIDGING“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, Nr. 03 (Juni 2008): 415–31. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008003972.
Der volle Inhalt der QuelleYuya, KOBAYASHI, Masahiro SUZUKI und Yutaka MATSUO. „Scene Interpretation Method using Transformer and Self-supervised Learning“. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 37, Nr. 2 (01.03.2022): I—L75_1–17. http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.37-2_i-l75.
Der volle Inhalt der QuelleHrycej, Tomas. „Supporting supervised learning by self-organization“. Neurocomputing 4, Nr. 1-2 (Februar 1992): 17–30. http://dx.doi.org/10.1016/0925-2312(92)90040-v.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Fei, und Changshui Zhang. „Robust self-tuning semi-supervised learning“. Neurocomputing 70, Nr. 16-18 (Oktober 2007): 2931–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2006.11.004.
Der volle Inhalt der QuelleBiscione, Valerio, und Jeffrey S. Bowers. „Learning online visual invariances for novel objects via supervised and self-supervised training“. Neural Networks 150 (Juni 2022): 222–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.02.017.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Jun, Yakun Wen und Liming Yang. „Lagrangian supervised and semi-supervised extreme learning machine“. Applied Intelligence 49, Nr. 2 (25.08.2018): 303–18. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-018-1273-4.
Der volle Inhalt der QuelleChe, Feihu, Guohua Yang, Dawei Zhang, Jianhua Tao und Tong Liu. „Self-supervised graph representation learning via bootstrapping“. Neurocomputing 456 (Oktober 2021): 88–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.03.123.
Der volle Inhalt der QuelleGu, Nannan, Pengying Fan, Mingyu Fan und Di Wang. „Structure regularized self-paced learning for robust semi-supervised pattern classification“. Neural Computing and Applications 31, Nr. 10 (19.04.2018): 6559–74. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-018-3478-1.
Der volle Inhalt der QuelleSaravana Kumar, N. M. „IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN IMPARTING EDUCATION AND EVALUATING STUDENT PERFORMANCE“. Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks 01, Nr. 01 (02.09.2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.36548/jaicn.2019.1.001.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Chen, Yiping Tang, Chuang Niu Chuang Niu, Haihong Hu, Yue Wang und Jimin Liang. „Self-Supervised Representation Learning for Evolutionary Neural Architecture Search“. IEEE Computational Intelligence Magazine 16, Nr. 3 (August 2021): 33–49. http://dx.doi.org/10.1109/mci.2021.3084415.
Der volle Inhalt der QuelleXi, Liang, Zichao Yun, Han Liu, Ruidong Wang, Xunhua Huang und Haoyi Fan. „Semi-supervised Time Series Classification Model with Self-supervised Learning“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 116 (November 2022): 105331. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105331.
Der volle Inhalt der QuelleSerey, Joel, Luis Quezada, Miguel Alfaro, Guillermo Fuertes, Manuel Vargas, Rodrigo Ternero, Jorge Sabattin, Claudia Duran und Sebastian Gutierrez. „Artificial Intelligence Methodologies for Data Management“. Symmetry 13, Nr. 11 (29.10.2021): 2040. http://dx.doi.org/10.3390/sym13112040.
Der volle Inhalt der QuelleKozhuharov, Mihail. „Artificial Intelligence: Basic Concepts“. Педагогически форум 11, Nr. 4 (2023): 3–24. http://dx.doi.org/10.15547/pf.2023.023.
Der volle Inhalt der QuelleTakama, Yasufumi. „Web Intelligence and Artificial Intelligence“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, Nr. 1 (20.01.2017): 25–30. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0025.
Der volle Inhalt der QuelleLedziński, Łukasz, und Grzegorz Grześk. „Artificial Intelligence Technologies in Cardiology“. Journal of Cardiovascular Development and Disease 10, Nr. 5 (06.05.2023): 202. http://dx.doi.org/10.3390/jcdd10050202.
Der volle Inhalt der QuelleYamauchi, K., M. Oota und N. Ishii. „A self-supervised learning system for pattern recognition by sensory integration“. Neural Networks 12, Nr. 10 (Dezember 1999): 1347–58. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(99)00064-7.
Der volle Inhalt der QuelleDushkin, R. V. „Semantic Supervised Training for General Artificial Cognitive Agents“. Siberian Journal of Philosophy 19, Nr. 2 (21.10.2021): 51–64. http://dx.doi.org/10.25205/2541-7517-2021-19-2-51-64.
Der volle Inhalt der QuelleFlorence, Peter, Lucas Manuelli und Russ Tedrake. „Self-Supervised Correspondence in Visuomotor Policy Learning“. IEEE Robotics and Automation Letters 5, Nr. 2 (April 2020): 492–99. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2019.2956365.
Der volle Inhalt der QuellePal, S. K., A. Pathak und C. Basu. „Dynamic guard zone for self-supervised learning“. Pattern Recognition Letters 7, Nr. 3 (März 1988): 135–44. http://dx.doi.org/10.1016/0167-8655(88)90056-6.
Der volle Inhalt der QuelleSoni, Kuldeep, Nidhi Pateria und Gulafsha Anjum. „Artificial Intelligence and Machine Learning in Sport Medicines“. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering 12, Special Is (25.03.2024): 69–73. http://dx.doi.org/10.15680/ijircce.2024.1203511.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Li, Kaiyi Zhao, Sicong Li, Ruizhi Sun und Saihua Cai. „Extreme Learning Machine for Supervised Classification with Self-paced Learning“. Neural Processing Letters 52, Nr. 3 (14.06.2020): 1723–44. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-020-10286-9.
Der volle Inhalt der QuelleMiranda, Enrique, und Jordi Suñé. „Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications“. Materials 13, Nr. 4 (20.02.2020): 938. http://dx.doi.org/10.3390/ma13040938.
Der volle Inhalt der QuelleMody, Rohit, Debabrata Dash und Deepanshu Mody. „Artificial intelligence in coronary physiology: where do we stand?“ Journal of Transcatheter Interventions 30 (28.10.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.31160/jotci202230a20220009.
Der volle Inhalt der QuelleOkadome, Yuya, Kenshiro Ata, Hiroshi Ishiguro und Yutaka Nakamura. „Self-supervised Learning Method for Behavior Prediction during Dialogue Based on Temporal Consistency“. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 37, Nr. 6 (01.11.2022): B—M43_1–13. http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.37-6_b-m43.
Der volle Inhalt der QuelleBenavides-Prado, Diana, Yun Sing Koh und Patricia Riddle. „Towards Knowledgeable Supervised Lifelong Learning Systems“. Journal of Artificial Intelligence Research 68 (08.05.2020): 159–224. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11432.
Der volle Inhalt der QuelleOkori, Washington, und Joseph Obua. „SUPERVISED LEARNING ALGORITHMS FOR FAMINE PREDICTION“. Applied Artificial Intelligence 25, Nr. 9 (Oktober 2011): 822–35. http://dx.doi.org/10.1080/08839514.2011.611930.
Der volle Inhalt der QuellePoulos, Jason, und Rafael Valle. „Missing Data Imputation for Supervised Learning“. Applied Artificial Intelligence 32, Nr. 2 (19.03.2018): 186–96. http://dx.doi.org/10.1080/08839514.2018.1448143.
Der volle Inhalt der QuelleWeinlichová, Jana, und Jiří Fejfar. „Usage of self-organizing neural networks in evaluation of consumer behaviour“. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis 58, Nr. 6 (2010): 625–32. http://dx.doi.org/10.11118/actaun201058060625.
Der volle Inhalt der QuelleHashimoto, Daniel A., Elan Witkowski, Lei Gao, Ozanan Meireles und Guy Rosman. „Artificial Intelligence in Anesthesiology“. Anesthesiology 132, Nr. 2 (01.02.2020): 379–94. http://dx.doi.org/10.1097/aln.0000000000002960.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Keyu, Chengyi Zeng und Yonghu Zeng. „Self-supervised learning of monocular depth using quantized networks“. Neurocomputing 488 (Juni 2022): 634–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.11.071.
Der volle Inhalt der QuelleHou, Wenjie, Zheyun Qin, Xiaoming Xi, Xiankai Lu und Yilong Yin. „Learning disentangled representation for self-supervised video object segmentation“. Neurocomputing 481 (April 2022): 270–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2022.01.066.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Long, Wen Tang, Tao Ruan Wan und Nigel W. John. „Self-supervised monocular image depth learning and confidence estimation“. Neurocomputing 381 (März 2020): 272–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.11.038.
Der volle Inhalt der QuelleAryal, Gopi. „Artificial intelligence in surgical pathology“. Journal of Pathology of Nepal 9, Nr. 1 (02.04.2019): I. http://dx.doi.org/10.3126/jpn.v9i1.23444.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Rongge, Ruiyang Hao und Biqing Huang. „Efficient surface defect detection using self-supervised learning strategy and segmentation network“. Advanced Engineering Informatics 52 (April 2022): 101566. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2022.101566.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chicheng, Libin Song, Jiwen Zhang, Ken Chen und Jing Xu. „Self-Supervised Learning for Specified Latent Representation“. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 28, Nr. 1 (Januar 2020): 47–59. http://dx.doi.org/10.1109/tfuzz.2019.2904237.
Der volle Inhalt der QuellePETROVIC, SMILJANA, und SUSAN L. EPSTEIN. „RANDOM SUBSETS SUPPORT LEARNING A MIXTURE OF HEURISTICS“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, Nr. 03 (Juni 2008): 501–20. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008004023.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Ke, Guoqiang Zhong, Zhaoyang Deng, Kang Zhang und Kaizhu Huang. „Self-supervised generative learning for sequential data prediction“. Applied Intelligence, 20.04.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04578-5.
Der volle Inhalt der Quelle„Artificial Intelligence Methodologies for Supervised Learning“. International Journal of Advanced Research in Big Data Management System 3, Nr. 1 (30.05.2019). http://dx.doi.org/10.21742/ijarbms.2019.3.1.03.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Simou, Yuxing Mao, Jian Li, Yihang Xu, Jinsen Li, Xueshuo Chen, Siyang Liu und Xianping Zhao. „FedUTN: federated self-supervised learning with updating target network“. Applied Intelligence, 26.08.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-04070-6.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Sangwon, Jimi Lee und Byoung Chul Ko. „SSL-MOT: self-supervised learning based multi-object tracking“. Applied Intelligence, 22.04.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03473-9.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zhipeng, Chunping Hou, Guanghui Yue und Qingyuan Yang. „Dynamic-boosting attention for self-supervised video representation learning“. Applied Intelligence, 01.07.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02440-0.
Der volle Inhalt der QuelleHafez, Muhammad Burhan, und Stefan Wermter. „Continual Robot Learning Using Self-Supervised Task Inference“. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tcds.2023.3315513.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jing, Jun Wu, Caiyan Jia und Zhifei Zhang. „Self-supervised variational autoencoder towards recommendation by nested contrastive learning“. Applied Intelligence, 14.02.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04488-6.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jinlong, Zequn Jie, Xu Wang, Yu Zhou, Lin Ma und Jianmin Jiang. „Weakly supervised semantic segmentation via self-supervised destruction learning“. Neurocomputing, September 2023, 126821. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126821.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jiabin, Biao Li, Minglong Lei und Yong Shi. „Self-supervised knowledge distillation for complementary label learning“. Neural Networks, August 2022. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.08.014.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Lang, Chao Zhang und Hongyang Zhang. „Self-Adaptive Training: Bridging Supervised and Self-Supervised Learning“. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, 1–17. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2022.3217792.
Der volle Inhalt der QuelleRafiei, Mohammad H., Lynne V. Gauthier, Hojjat Adeli und Daniel Takabi. „Self-Supervised Learning for Electroencephalography“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 1–15. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2022.3190448.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Fei, und Adrian G. Bors. „Self-supervised adversarial variational learning“. Pattern Recognition, November 2023, 110156. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110156.
Der volle Inhalt der QuelleVerleysen, Andreas, Matthijs Biondina und Francis wyffels. „Learning self-supervised task progression metrics: a case of cloth folding“. Applied Intelligence, 02.05.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03466-8.
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