Zeitschriftenartikel zum Thema „Shortcut learning“
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Kim, Doyoung, Dongmin Park, Yooju Shin, Jihwan Bang, Hwanjun Song und Jae-Gil Lee. „Adaptive Shortcut Debiasing for Online Continual Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 12 (24.03.2024): 13122–31. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29211.
Der volle Inhalt der QuelleNauta, Meike, Ricky Walsh, Adam Dubowski und Christin Seifert. „Uncovering and Correcting Shortcut Learning in Machine Learning Models for Skin Cancer Diagnosis“. Diagnostics 12, Nr. 1 (24.12.2021): 40. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12010040.
Der volle Inhalt der QuelleGeirhos, Robert, Jörn-Henrik Jacobsen, Claudio Michaelis, Richard Zemel, Wieland Brendel, Matthias Bethge und Felix A. Wichmann. „Shortcut learning in deep neural networks“. Nature Machine Intelligence 2, Nr. 11 (November 2020): 665–73. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-020-00257-z.
Der volle Inhalt der QuelleFay, Louisa, Erick Cobos, Bin Yang, Sergios Gatidis und Thomas Küstner. „Avoiding Shortcut-Learning by Mutual Information Minimization in Deep Learning-Based Image Processing“. IEEE Access 11 (2023): 64070–86. http://dx.doi.org/10.1109/access.2023.3289397.
Der volle Inhalt der QuellePOTAPOV, ALEXEI B., und M. K. ALI. „LEARNING, EXPLORATION AND CHAOTIC POLICIES“. International Journal of Modern Physics C 11, Nr. 07 (Oktober 2000): 1455–64. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183100001309.
Der volle Inhalt der QuelleMORIHIRO, KOICHIRO, NOBUYUKI MATSUI und HARUHIKO NISHIMURA. „CHAOTIC EXPLORATION EFFECTS ON REINFORCEMENT LEARNING IN SHORTCUT MAZE TASK“. International Journal of Bifurcation and Chaos 16, Nr. 10 (Oktober 2006): 3015–22. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127406016616.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Mengnan, Fengxiang He, Na Zou, Dacheng Tao und Xia Hu. „Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding“. Communications of the ACM 67, Nr. 1 (21.12.2023): 110–20. http://dx.doi.org/10.1145/3596490.
Der volle Inhalt der QuelleHAN, FANG, MARIAN WIERCIGROCH, JIAN-AN FANG und ZHIJIE WANG. „EXCITEMENT AND SYNCHRONIZATION OF SMALL-WORLD NEURONAL NETWORKS WITH SHORT-TERM SYNAPTIC PLASTICITY“. International Journal of Neural Systems 21, Nr. 05 (Oktober 2011): 415–25. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065711002924.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Ruilin, Yajun Du, Jingrong Hu und Hui Li. „Cross-community shortcut detection based on network representation learning and structural features“. Intelligent Data Analysis 27, Nr. 3 (18.05.2023): 709–32. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216513.
Der volle Inhalt der QuelleZhong, Yujie, Xiao Li, Jiangjian Xie und Junguo Zhang. „A Lightweight Automatic Wildlife Recognition Model Design Method Mitigating Shortcut Learning“. Animals 13, Nr. 5 (25.02.2023): 838. http://dx.doi.org/10.3390/ani13050838.
Der volle Inhalt der QuelleTrivedi, Anusua, Caleb Robinson, Marian Blazes, Anthony Ortiz, Jocelyn Desbiens, Sunil Gupta, Rahul Dodhia et al. „Deep learning models for COVID-19 chest x-ray classification: Preventing shortcut learning using feature disentanglement“. PLOS ONE 17, Nr. 10 (06.10.2022): e0274098. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0274098.
Der volle Inhalt der QuelleLao, Mingrui, Nan Pu, Yu Liu, Kai He, Erwin M. Bakker und Michael S. Lew. „COCA: COllaborative CAusal Regularization for Audio-Visual Question Answering“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 11 (26.06.2023): 12995–3003. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26527.
Der volle Inhalt der QuelleNatsir, Siti Zahra Mulianti, Bibin Rubini, Didit Ardianto und Nurhaedah Madjid. „Interactive Learning Multimedia: A Shortcut for Boosting Gen-Z’s Digital literacy in Science Classroom“. Jurnal Penelitian Pendidikan IPA 8, Nr. 5 (30.11.2022): 2168–75. http://dx.doi.org/10.29303/jppipa.v8i5.1897.
Der volle Inhalt der QuelleFathima, Sheeba. „Music Genre Classification using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. VII (10.07.2021): 66–71. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36087.
Der volle Inhalt der QuelleRees, Simon, Megan Bruce und Steven Bradley. „Utilising data-driven learning in chemistry teaching: A shortcut to improving chemical language comprehension“. New Directions in the Teaching of Physical Sciences, Nr. 10 (01.06.2014): 12–19. http://dx.doi.org/10.29311/ndtps.v0i10.511.
Der volle Inhalt der QuelleRees, Simon, Megan Bruce und Steven Bradley. „Utilising Data-driven Learning in Chemistry Teaching: a Shortcut to Improving Chemical Language Comprehension“. New Directions 10, Nr. 1 (Juni 2014): 12–19. http://dx.doi.org/10.11120/ndir.2014.00028.
Der volle Inhalt der QuelleWilkinson, Anna, Karin Kuenstner, Julia Mueller und Ludwig Huber. „Social learning in a non-social reptile ( Geochelone carbonaria )“. Biology Letters 6, Nr. 5 (31.03.2010): 614–16. http://dx.doi.org/10.1098/rsbl.2010.0092.
Der volle Inhalt der QuelleMengue-Topio, Hursula, Yannick Courbois, Emily K. Farran und Pascal Sockeel. „Route learning and shortcut performance in adults with intellectual disability: A study with virtual environments“. Research in Developmental Disabilities 32, Nr. 1 (Januar 2011): 345–52. http://dx.doi.org/10.1016/j.ridd.2010.10.014.
Der volle Inhalt der QuelleClegg, Benjamin A. „Stimulus-Specific Sequence Representation in Serial Reaction Time Tasks“. Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A 58, Nr. 6 (August 2005): 1087–101. http://dx.doi.org/10.1080/02724980443000485.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Rui, Fausto Giunchiglia, Yingji Li, Mingjie Tian und Hao Xu. „TACIT: A Target-Agnostic Feature Disentanglement Framework for Cross-Domain Text Classification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 18999–9007. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29866.
Der volle Inhalt der QuelleSuparjan, Suparjan, und Nining Ismiyani. „The Use of Tanjungpura University’s e-Learning-Moodle LMS during Online Learning: Problems, Solutions and Continuation“. Ta'dib 26, Nr. 1 (25.06.2023): 71. http://dx.doi.org/10.31958/jt.v26i1.7902.
Der volle Inhalt der QuelleHusain, Arshi, und Virendra P. Vishvakarma. „Optimized deterministic multikernel extreme learning machine for classification of COVID-19 chest Xray images“. Journal of Information and Optimization Sciences 44, Nr. 4 (2023): 771–93. http://dx.doi.org/10.47974/jios-1319.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Chendong, Weigang Wang, Yunwei Zhang, Jie Qin, Shujuan Yu und Yun Zhang. „An Indoor Localization System Using Residual Learning with Channel State Information“. Entropy 23, Nr. 5 (07.05.2021): 574. http://dx.doi.org/10.3390/e23050574.
Der volle Inhalt der QuelleArun, K., und A. Srinagesh. „Multilingual twitter sentiment analysis using machine learning“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, Nr. 6 (01.12.2020): 5992. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i6.pp5992-6000.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Hui, Yizhi Cao, Min Sun, Guihai Guo, Junzhen Meng, Xinwei Guo und Yanchi Jiang. „Mixed Structure with 3D Multi-Shortcut-Link Networks for Hyperspectral Image Classification“. Remote Sensing 14, Nr. 5 (02.03.2022): 1230. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051230.
Der volle Inhalt der QuelleHolmberg, Linn. „Right and Wrong Ways of Knowing“. 1700-tal: Nordic Journal for Eighteenth-Century Studies 20 (20.12.2023): 8–33. http://dx.doi.org/10.7557/4.7203.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Chaoyue, Ruogu Fang, Marco Salemi, Mattia Prosperi und Brittany Rife Magalis. „DeepDynaForecast: Phylogenetic-informed graph deep learning for epidemic transmission dynamic prediction“. PLOS Computational Biology 20, Nr. 4 (10.04.2024): e1011351. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011351.
Der volle Inhalt der QuelleThanuja, B. „Machine Learning Based Crime Rate Analysis Using Python“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 11 (30.11.2022): 1312–16. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47574.
Der volle Inhalt der QuelleWelte, Peter O. „Caveat Examiner: Beware Clever Students“. Perceptual and Motor Skills 77, Nr. 3_suppl (Dezember 1993): 1213–14. http://dx.doi.org/10.2466/pms.1993.77.3f.1213.
Der volle Inhalt der QuellePollock, Mica. „Flipping Our Scripts about Undocumented Immigration“. Genealogy 4, Nr. 1 (19.03.2020): 29. http://dx.doi.org/10.3390/genealogy4010029.
Der volle Inhalt der QuellePetrov, Sergei, Tapan Mukerji, Xin Zhang und Xinfei Yan. „Shape Carving Methods of Geologic Body Interpretation from Seismic Data Based on Deep Learning“. Energies 15, Nr. 3 (31.01.2022): 1064. http://dx.doi.org/10.3390/en15031064.
Der volle Inhalt der QuelleMah, Christopher, Hillary Walker, Lena Phalen, Sarah Levine, Sarah W. Beck und Jaylen Pittman. „Beyond CheatBots: Examining Tensions in Teachers’ and Students’ Perceptions of Cheating and Learning with ChatGPT“. Education Sciences 14, Nr. 5 (07.05.2024): 500. http://dx.doi.org/10.3390/educsci14050500.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Tong, Yuan Yao, Feng Xu, Miao Xu, Shengwei An und Ting Wang. „Inspecting Prediction Confidence for Detecting Black-Box Backdoor Attacks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 274–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27780.
Der volle Inhalt der QuelleSulistyo, Totok, und Rohmat Fauzi. „Soil Infiltration Rate Prediction using Machine Learning Regression Model: A Case Study on Sepinggan River Basin, Balikpapan, Indonesia“. Indonesian Journal on Geoscience 10, Nr. 3 (23.11.2023): 335–47. http://dx.doi.org/10.17014/ijog.10.3.335-347.
Der volle Inhalt der QuelleRamsgaard Thomsen, Mette, Paul Nicholas, Martin Tamke, Sebastian Gatz, Yuliya Sinke und Gabriella Rossi. „Towards machine learning for architectural fabrication in the age of industry 4.0“. International Journal of Architectural Computing 18, Nr. 4 (17.08.2020): 335–52. http://dx.doi.org/10.1177/1478077120948000.
Der volle Inhalt der QuelleKURAKAMI, Takeru, Kazuyoshi SOUMA, Takashi MIYAMOTO, Takahiko FURUYA, Jun MAGOME und Hiroshi ISHIDAIRA. „APPLICATION OF A DEEP-LEARNING METHOD INCLUDING SHORTCUT PATHS TO CORRECT THE PRECIPITATION OUTPUTS OF A NUMERICAL WEATHER PREDICTION MODEL“. Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. G (Environmental Research) 76, Nr. 5 (2020): I_471—I_478. http://dx.doi.org/10.2208/jscejer.76.5_i_471.
Der volle Inhalt der QuelleLópez-Cabrera, José Daniel, Rubén Orozco-Morales, Jorge Armando Portal-Díaz, Orlando Lovelle-Enríquez und Marlén Pérez-Díaz. „Current limitations to identify covid-19 using artificial intelligence with chest x-ray imaging (part ii). The shortcut learning problem“. Health and Technology 11, Nr. 6 (10.10.2021): 1331–45. http://dx.doi.org/10.1007/s12553-021-00609-8.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yu, Rennong Yang, Guillaume Chevalier, Ximeng Xu und Zhenxing Zhang. „Deep Residual Bidir-LSTM for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors“. Mathematical Problems in Engineering 2018 (30.12.2018): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7316954.
Der volle Inhalt der QuelleJ, Kamalakannan, und Chandana Mani R K. „ERNet : Enhanced ResNet for classification of breast histopathological images“. ELCVIA Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 22, Nr. 2 (14.03.2024): 53–68. http://dx.doi.org/10.5565/rev/elcvia.1614.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Z., H. He, J. Li, M. A. Chapman und H. Ding. „A SHORT-CUT CONNECTIONS-BASED NEURAL NETWORK FOR BUILDING EXTRACTION FROM HIGH RESOLUTION ORTHOIMAGERY“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B1-2022 (30.05.2022): 39–44. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b1-2022-39-2022.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yao, Lianru Gao, Chenchao Xiao, Ying Qu, Ke Zheng und Andrea Marinoni. „Hyperspectral Image Classification Based on a Shuffled Group Convolutional Neural Network with Transfer Learning“. Remote Sensing 12, Nr. 11 (01.06.2020): 1780. http://dx.doi.org/10.3390/rs12111780.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Pengcheng, Zhongyuan Guo, Lei Liang und Xiaohang Xu. „MSF-Net: Multi-Scale Feature Learning Network for Classification of Surface Defects of Multifarious Sizes“. Sensors 21, Nr. 15 (29.07.2021): 5125. http://dx.doi.org/10.3390/s21155125.
Der volle Inhalt der QuelleMalik, Sohail Iqbal, Mohanaad Shakir, Abdalla Eldow und Mohammed Waseem Ashfaque. „Promoting Algorithmic Thinking in an Introductory Programming Course“. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 14, Nr. 01 (17.01.2019): 84. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v14i01.9061.
Der volle Inhalt der QuelleDevaney, Kirsty. „‘Waiting for the wow factor’: Perspectives on computer technology in classroom composing“. Journal of Music, Technology & Education 12, Nr. 2 (01.09.2019): 121–39. http://dx.doi.org/10.1386/jmte_00002_1.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Yao, und Qin Yu. „Adaptive Weighted Multi-Level Fusion of Multi-Scale Features: A New Approach to Pedestrian Detection“. Future Internet 13, Nr. 2 (02.02.2021): 38. http://dx.doi.org/10.3390/fi13020038.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Zhousan, Shikui Tu und Lei Xu. „Multilevel Attention Network with Semi-supervised Domain Adaptation for Drug-Target Prediction“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 329–37. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27786.
Der volle Inhalt der QuelleMohamed, Islam A., Adel Othman und Mohamed Fathy. „A new approach to improve reservoir modeling via machine learning“. Leading Edge 39, Nr. 3 (März 2020): 170–75. http://dx.doi.org/10.1190/tle39030170.1.
Der volle Inhalt der QuelleZakareya, Salman, Habib Izadkhah und Jaber Karimpour. „A New Deep-Learning-Based Model for Breast Cancer Diagnosis from Medical Images“. Diagnostics 13, Nr. 11 (01.06.2023): 1944. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13111944.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Anzheng, Zishuo Dong, Hang Zhang, Allen A. Zhang, Shi Qiu, Yang Liu, Kelvin C. P. Wang und Zhihao Lin. „Automated Pixel-Level Detection of Expansion Joints on Asphalt Pavement Using a Deep-Learning-Based Approach“. Structural Control and Health Monitoring 2023 (23.05.2023): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2023/7552337.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xuetao, Kuangang Fan, Haonan Hou und Chuankai Liu. „Real-Time Detection of Drones Using Channel and Layer Pruning, Based on the YOLOv3-SPP3 Deep Learning Algorithm“. Micromachines 13, Nr. 12 (11.12.2022): 2199. http://dx.doi.org/10.3390/mi13122199.
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