Articles de revues sur le sujet « Class-incremental learning »
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Kim, Taehoon, Jaeyoo Park et Bohyung Han. « Cross-Class Feature Augmentation for Class Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 12 (24 mars 2024) : 13168–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29216.
Texte intégralPark, Ju-Youn, et Jong-Hwan Kim. « Incremental Class Learning for Hierarchical Classification ». IEEE Transactions on Cybernetics 50, no 1 (janvier 2020) : 178–89. http://dx.doi.org/10.1109/tcyb.2018.2866869.
Texte intégralQin, Yuping, Hamid Reza Karimi, Dan Li, Shuxian Lun et Aihua Zhang. « A Mahalanobis Hyperellipsoidal Learning Machine Class Incremental Learning Algorithm ». Abstract and Applied Analysis 2014 (2014) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2014/894246.
Texte intégralPang, Shaoning, Lei Zhu, Gang Chen, Abdolhossein Sarrafzadeh, Tao Ban et Daisuke Inoue. « Dynamic class imbalance learning for incremental LPSVM ». Neural Networks 44 (août 2013) : 87–100. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2013.02.007.
Texte intégralLiu, Yaoyao, Yingying Li, Bernt Schiele et Qianru Sun. « Online Hyperparameter Optimization for Class-Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8906–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26070.
Texte intégralZhang, Lijuan, Xiaokang Yang, Kai Zhang, Yong Li, Fu Li, Jun Li et Dongming Li. « Class-Incremental Learning Based on Anomaly Detection ». IEEE Access 11 (2023) : 69423–38. http://dx.doi.org/10.1109/access.2023.3293524.
Texte intégralLiang, Sen, Kai Zhu, Wei Zhai, Zhiheng Liu et Yang Cao. « Hypercorrelation Evolution for Video Class-Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 4 (24 mars 2024) : 3315–23. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28117.
Texte intégralXu, Shixiong, Gaofeng Meng, Xing Nie, Bolin Ni, Bin Fan et Shiming Xiang. « Defying Imbalanced Forgetting in Class Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 14 (24 mars 2024) : 16211–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29555.
Texte intégralGuo, Jiaqi, Guanqiu Qi, Shuiqing Xie et Xiangyuan Li. « Two-Branch Attention Learning for Fine-Grained Class Incremental Learning ». Electronics 10, no 23 (1 décembre 2021) : 2987. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10232987.
Texte intégralQin, Zhili, Wei Han, Jiaming Liu, Rui Zhang, Qingli Yang, Zejun Sun et Junming Shao. « Rethinking few-shot class-incremental learning : A lazy learning baseline ». Expert Systems with Applications 250 (septembre 2024) : 123848. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123848.
Texte intégralDong, Na, Yongqiang Zhang, Mingli Ding et Gim Hee Lee. « Incremental-DETR : Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 1 (26 juin 2023) : 543–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25129.
Texte intégralWang, Ruixiang, Yong Luo, Yitao Ren et Keming Mao. « Discrimination Correction and Balance for Class-Incremental Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2347, no 1 (1 septembre 2022) : 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2347/1/012024.
Texte intégralDong, Qi, Shaogang Gong et Xiatian Zhu. « Imbalanced Deep Learning by Minority Class Incremental Rectification ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, no 6 (1 juin 2019) : 1367–81. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2832629.
Texte intégralGuo, Lei, Gang Xie, Xinying Xu et Jinchang Ren. « Exemplar-Supported Representation for Effective Class-Incremental Learning ». IEEE Access 8 (2020) : 51276–84. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2980386.
Texte intégralGuan, Sheng-Uei, Chunyu Bao et Ru-Tian Sun. « Hierarchical Incremental Class Learning with Reduced Pattern Training ». Neural Processing Letters 24, no 2 (20 septembre 2006) : 163–77. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-006-9019-4.
Texte intégralPalit, Sanchar, Biplab Banerjee et Subhasis Chaudhuri. « Prototypical Quadruplet for Few-Shot Class Incremental Learning ». Procedia Computer Science 222 (2023) : 25–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.141.
Texte intégralTian, Songsong, Lusi Li, Weijun Li, Hang Ran, Xin Ning et Prayag Tiwari. « A survey on few-shot class-incremental learning ». Neural Networks 169 (janvier 2024) : 307–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2023.10.039.
Texte intégralShen, Mingge, Dehu Chen, Silan Hu et Gang Xu. « Class incremental learning of remote sensing images based on class similarity distillation ». PeerJ Computer Science 9 (27 septembre 2023) : e1583. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1583.
Texte intégralChen, Xinzhe, et Hong Liang. « An Optimized Class Incremental Learning Network with Dynamic Backbone Based on Sonar Images ». Journal of Marine Science and Engineering 11, no 9 (12 septembre 2023) : 1781. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11091781.
Texte intégralDong, Songlin, Xiaopeng Hong, Xiaoyu Tao, Xinyuan Chang, Xing Wei et Yihong Gong. « Few-Shot Class-Incremental Learning via Relation Knowledge Distillation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1255–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16213.
Texte intégralXU, XIN, et WEI WANG. « AN INCREMENTAL GRAY RELATIONAL ANALYSIS ALGORITHM FOR MULTI-CLASS CLASSIFICATION AND OUTLIER DETECTION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 26, no 06 (septembre 2012) : 1250011. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001412500115.
Texte intégralYao, Chengfei, Jie Zou, Yanan Luo, Tao Li et Gang Bai. « A Class-Incremental Learning Method Based on One Class Support Vector Machine ». Journal of Physics : Conference Series 1267 (juillet 2019) : 012007. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1267/1/012007.
Texte intégralShim, Dongsub, Zheda Mai, Jihwan Jeong, Scott Sanner, Hyunwoo Kim et Jongseong Jang. « Online Class-Incremental Continual Learning with Adversarial Shapley Value ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 9630–38. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17159.
Texte intégralShevchyk, Anja, Rui Hu, Kevin Thandiackal, Michael Heizmann et Thomas Brunschwiler. « Privacy preserving synthetic respiratory sounds for class incremental learning ». Smart Health 23 (mars 2022) : 100232. http://dx.doi.org/10.1016/j.smhl.2021.100232.
Texte intégralSancho, José-Luis, William E. Pierson, Batu Ulug, Anı́bal R. Figueiras-Vidal et Stanley C. Ahalt. « Class separability estimation and incremental learning using boundary methods ». Neurocomputing 35, no 1-4 (novembre 2000) : 3–26. http://dx.doi.org/10.1016/s0925-2312(00)00293-9.
Texte intégralZhao, Zhongtang, Zhenyu Chen, Yiqiang Chen, Shuangquan Wang et Hongan Wang. « A Class Incremental Extreme Learning Machine for Activity Recognition ». Cognitive Computation 6, no 3 (3 avril 2014) : 423–31. http://dx.doi.org/10.1007/s12559-014-9259-y.
Texte intégralZhou, Yanzhao, Binghao Liu, Yiran Liu et Jianbin Jiao. « Filter Bank Networks for Few-Shot Class-Incremental Learning ». Computer Modeling in Engineering & ; Sciences 137, no 1 (2023) : 647–68. http://dx.doi.org/10.32604/cmes.2023.026745.
Texte intégralZajdel, Roman. « Epoch-incremental reinforcement learning algorithms ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 23, no 3 (1 septembre 2013) : 623–35. http://dx.doi.org/10.2478/amcs-2013-0047.
Texte intégralChountas, Panagiotis, Mustafa Hajmohammed et Ismael Rhemat. « On OWA, Machine Learning and Big Data : The case for IFS over universes ». Notes on Intuitionistic Fuzzy Sets 30, no 2 (1 juillet 2024) : 113–20. http://dx.doi.org/10.7546/nifs.2024.30.2.113-120.
Texte intégralCHEN, Xinzhe, Hong LIANG et Weiyu XU. « Research on a class-incremental learning method based on sonar images ». Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University 41, no 2 (avril 2023) : 303–9. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20234120303.
Texte intégralSagar, K. Manoj. « MultiClass Text Classification Using Support Vector Machine ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 07, no 12 (1 décembre 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem27465.
Texte intégralWu, Yanan, Tengfei Liang, Songhe Feng, Yi Jin, Gengyu Lyu, Haojun Fei et Yang Wang. « MetaZSCIL : A Meta-Learning Approach for Generalized Zero-Shot Class Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 10408–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26238.
Texte intégralWang, Ye, Yaxiong Wang, Guoshuai Zhao et Xueming Qian. « Learning to complement : Relation complementation network for few-shot class-incremental learning ». Knowledge-Based Systems 282 (décembre 2023) : 111130. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111130.
Texte intégralRan, Hang, Weijun Li, Lusi Li, Songsong Tian, Xin Ning et Prayag Tiwari. « Learning optimal inter-class margin adaptively for few-shot class-incremental learning via neural collapse-based meta-learning ». Information Processing & ; Management 61, no 3 (mai 2024) : 103664. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2024.103664.
Texte intégralGu, Ziqi, Zihan Lu, Cao Han et Chunyan Xu. « Few Shot Class Incremental Learning via Grassmann Manifold and Information Entropy ». Electronics 12, no 21 (2 novembre 2023) : 4511. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12214511.
Texte intégralWei, Kun, Cheng Deng, Xu Yang et Maosen Li. « Incremental Embedding Learning via Zero-Shot Translation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 10254–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17229.
Texte intégralChen, Guangyao, Peixi Peng, Yangru Huang, Mengyue Geng et Yonghong Tian. « Adaptive Discovering and Merging for Incremental Novel Class Discovery ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 10 (24 mars 2024) : 11276–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.29006.
Texte intégralWang, Dong, et Shi Huan Xiong. « An Algorithm of Incremental Bayesian Classifier Based on K-Nearest Neighbor ». Advanced Materials Research 403-408 (novembre 2011) : 1455–59. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.403-408.1455.
Texte intégralHuang, Libo, Yan Zeng, Chuanguang Yang, Zhulin An, Boyu Diao et Yongjun Xu. « eTag : Class-Incremental Learning via Embedding Distillation and Task-Oriented Generation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 12591–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29153.
Texte intégralCui, Bo, Guyue Hu et Shan Yu. « DeepCollaboration : Collaborative Generative and Discriminative Models for Class Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1175–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16204.
Texte intégralLi, Depeng, Tianqi Wang, Junwei Chen, Kenji Kawaguchi, Cheng Lian et Zhigang Zeng. « Multi-view class incremental learning ». Information Fusion, septembre 2023, 102021. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2023.102021.
Texte intégralQiu, Zihuan, Linfeng Xu, Zhichuan Wang, Qingbo Wu, Fanman Meng et Hongliang Li. « ISM-Net : Mining incremental semantics for class incremental learning ». Neurocomputing, décembre 2022. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.029.
Texte intégralQiu, Zihuan, Linfeng Xu, Zhichuan Wang, Qingbo Wu, Fanman Meng et Hongliang Li. « Ism-Net : Mining Incremental Semantics for Class Incremental Learning ». SSRN Electronic Journal, 2022. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4179872.
Texte intégralLiu, Hao, Zhaoyu Yan, Bing Liu, Jiaqi Zhao, Yong Zhou et Abdulmotaleb El Saddik. « Distilled Meta-Learning for Multi-Class Incremental Learning ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 17 janvier 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3576045.
Texte intégralMazumder, Pratik, Mohammed Asad Karim, Indu Joshi et Pravendra Singh. « Leveraging joint incremental learning objective with data ensemble for class incremental learning ». Neural Networks, janvier 2023. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2023.01.017.
Texte intégralYang, Yang, Zhen-Qiang Sun, Hengshu Zhu, Yanjie Fu, Yuanchun Zhou, Hui Xiong et Jian Yang. « Learning Adaptive Embedding Considering Incremental Class ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2021.3109131.
Texte intégralWang, Shaokun, Weiwei Shi, Songlin Dong, Xinyuan Gao, Xiang Song et Yihong Gong. « Semantic Knowledge Guided Class-Incremental Learning ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2023.3262739.
Texte intégralSun, Zhenfeng, Rui Feng et Yanwei Fu. « Class-Incremental Generalized Zero-Shot Learning ». Multimedia Tools and Applications, 3 août 2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-023-16316-7.
Texte intégralXiao, Jue, XueMing Tang et SongFeng Lu. « Privacy-Preserving Federated Class-Incremental Learning ». IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tmlcn.2023.3344074.
Texte intégralLi, Jiashuo, Songlin Dong, Yihong Gong, Yuhang He et Xing Wei. « Analogical Learning-Based Few-Shot Class-Incremental Learning ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2024.3350913.
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