Articles de revues sur le sujet « Dataset noise »
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Jia, Qingrui, Xuhong Li, Lei Yu, Jiang Bian, Penghao Zhao, Shupeng Li, Haoyi Xiong et Dejing Dou. « Learning from Training Dynamics : Identifying Mislabeled Data beyond Manually Designed Features ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8041–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.25972.
Texte intégralJiang, Gaoxia, Jia Zhang, Xuefei Bai, Wenjian Wang et Deyu Meng. « Which Is More Effective in Label Noise Cleaning, Correction or Filtering ? » Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 12866–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29183.
Texte intégralFu, Bo, Xiangyi Zhang, Liyan Wang, Yonggong Ren et Dang N. H. Thanh. « A blind medical image denoising method with noise generation network ». Journal of X-Ray Science and Technology 30, no 3 (15 avril 2022) : 531–47. http://dx.doi.org/10.3233/xst-211098.
Texte intégralChoi, Hwiyong, Haesang Yang, Seungjun Lee et Woojae Seong. « Classification of Inter-Floor Noise Type/Position Via Convolutional Neural Network-Based Supervised Learning ». Applied Sciences 9, no 18 (7 septembre 2019) : 3735. http://dx.doi.org/10.3390/app9183735.
Texte intégralHossain, Sadat, et Bumshik Lee. « NG-GAN : A Robust Noise-Generation Generative Adversarial Network for Generating Old-Image Noise ». Sensors 23, no 1 (26 décembre 2022) : 251. http://dx.doi.org/10.3390/s23010251.
Texte intégralZhang, Rui, Zhenghao Chen, Sanxing Zhang, Fei Song, Gang Zhang, Quancheng Zhou et Tao Lei. « Remote Sensing Image Scene Classification with Noisy Label Distillation ». Remote Sensing 12, no 15 (24 juillet 2020) : 2376. http://dx.doi.org/10.3390/rs12152376.
Texte intégralVan Hulse, Jason, Taghi M. Khoshgoftaar et Amri Napolitano. « Evaluating the Impact of Data Quality on Sampling ». Journal of Information & ; Knowledge Management 10, no 03 (septembre 2011) : 225–45. http://dx.doi.org/10.1142/s021964921100295x.
Texte intégralNogales, Alberto, Javier Caracuel-Cayuela et Álvaro J. García-Tejedor. « Analyzing the Influence of Diverse Background Noises on Voice Transmission : A Deep Learning Approach to Noise Suppression ». Applied Sciences 14, no 2 (15 janvier 2024) : 740. http://dx.doi.org/10.3390/app14020740.
Texte intégralKramberger, Tin, et Božidar Potočnik. « LSUN-Stanford Car Dataset : Enhancing Large-Scale Car Image Datasets Using Deep Learning for Usage in GAN Training ». Applied Sciences 10, no 14 (17 juillet 2020) : 4913. http://dx.doi.org/10.3390/app10144913.
Texte intégralShi, Haoxiang, Jun Ai, Jingyu Liu et Jiaxi Xu. « Improving Software Defect Prediction in Noisy Imbalanced Datasets ». Applied Sciences 13, no 18 (19 septembre 2023) : 10466. http://dx.doi.org/10.3390/app131810466.
Texte intégralSingha, Samir, et Syed Hassan. « ENHANCING THE CLASSIFICATION ACCURACY OF NOISY DATASET BY FUSING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION WITH K-NEAREST NEIGHBOUR ». Oriental journal of computer science and technology 10, no 2 (15 mai 2017) : 282–90. http://dx.doi.org/10.13005/ojcst/10.02.05.
Texte intégralFOLLECO, ANDRES, et TAGHI KHOSHGOFTAAR. « ATTRIBUTE NOISE DETECTION USING MULTI-RESOLUTION ANALYSIS ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 13, no 03 (juin 2006) : 267–88. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539306002252.
Texte intégralLi, Qiang, Ziqi Xie et Lihong Wang. « Robust Subspace Clustering with Block Diagonal Representation for Noisy Image Datasets ». Electronics 12, no 5 (5 mars 2023) : 1249. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051249.
Texte intégralIhler, Sontje, et Felix Kuhnke. « AUC margin loss for limited, imbalanced and noisy medical image diagnosis – a case study on CheXpert5000 ». Current Directions in Biomedical Engineering 9, no 1 (1 septembre 2023) : 658–61. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2023-1165.
Texte intégralGarcía-Mendoza, Juan-Luis, Luis Villaseñor-Pineda, Felipe Orihuela-Espina et Lázaro Bustio-Martínez. « An autoencoder-based representation for noise reduction in distant supervision of relation extraction ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 42, no 5 (31 mars 2022) : 4523–29. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-219241.
Texte intégralAL-Akhras, Mousa, Abdulmajeed Alshunaybir, Hani Omar et Samah Alhazmi. « Botnet attacks detection in IoT environment using machine learning techniques ». International Journal of Data and Network Science 7, no 4 (2023) : 1683–706. http://dx.doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.7.021.
Texte intégralLee, Yongju, Sungjun Jang, Han Byeol Bae, Taejae Jeon et Sangyoun Lee. « Multitask Learning Strategy with Pseudo-Labeling : Face Recognition, Facial Landmark Detection, and Head Pose Estimation ». Sensors 24, no 10 (18 mai 2024) : 3212. http://dx.doi.org/10.3390/s24103212.
Texte intégralSantiago-Chaparro, Kelvin R., et David A. Noyce. « Expanding the Capabilities of Radar-Based Vehicle Detection Systems : Noise Characterization and Removal Procedures ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2673, no 11 (10 juin 2019) : 150–60. http://dx.doi.org/10.1177/0361198119852607.
Texte intégralMurakami, Reina, Valentin Grave, Osamu Fukuda, Hiroshi Okumura et Nobuhiko Yamaguchi. « Improved Training of CAE-Based Defect Detectors Using Structural Noise ». Applied Sciences 11, no 24 (17 décembre 2021) : 12062. http://dx.doi.org/10.3390/app112412062.
Texte intégralNorthcutt, Curtis, Lu Jiang et Isaac Chuang. « Confident Learning : Estimating Uncertainty in Dataset Labels ». Journal of Artificial Intelligence Research 70 (14 avril 2021) : 1373–411. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12125.
Texte intégralWang, Zi-yang, Xiao-yi Luo et Jun Liang. « A Label Noise Robust Stacked Auto-Encoder Algorithm for Inaccurate Supervised Classification Problems ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (14 mai 2019) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2019/2182616.
Texte intégralBhatia, Anshul, Anuradha Chug, Amit Prakash Singh et Dinesh Singh. « A hybrid approach for noise reduction-based optimal classifier using genetic algorithm : A case study in plant disease prediction ». Intelligent Data Analysis 26, no 4 (11 juillet 2022) : 1023–49. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216011.
Texte intégralBilla, Wagner S., Rogério G. Negri et Leonardo B. L. Santos. « WB Score : A Novel Methodology for Visual Classifier Selection in Increasingly Noisy Datasets ». Eng 4, no 4 (25 septembre 2023) : 2497–513. http://dx.doi.org/10.3390/eng4040142.
Texte intégralSagarika, Namasani, Bommadi Sreenija Reddy, Vanka Varshitha, Kodavati Geetanjali, N. V. Ganapathi Raju et Latha Kunaparaju. « Sarcasm Discernment on Social Media Platform ». E3S Web of Conferences 309 (2021) : 01037. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901037.
Texte intégralGuan, Qingji, Qinrun Chen et Yaping Huang. « An Improved Heteroscedastic Modeling Method for Chest X-ray Image Classification with Noisy Labels ». Algorithms 16, no 5 (4 mai 2023) : 239. http://dx.doi.org/10.3390/a16050239.
Texte intégralZhao, Na, et Gim Hee Lee. « Robust Visual Recognition with Class-Imbalanced Open-World Noisy Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 16989–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29642.
Texte intégralXi, Mengfei, Jie Li, Zhilin He, Minmin Yu et Fen Qin. « NRN-RSSEG : A Deep Neural Network Model for Combating Label Noise in Semantic Segmentation of Remote Sensing Images ». Remote Sensing 15, no 1 (25 décembre 2022) : 108. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010108.
Texte intégralOyewola, David Opeoluwa, Emmanuel Gbenga Dada, Sanjay Misra et Robertas Damaševičius. « Predicting COVID-19 Cases in South Korea with All K-Edited Nearest Neighbors Noise Filter and Machine Learning Techniques ». Information 12, no 12 (19 décembre 2021) : 528. http://dx.doi.org/10.3390/info12120528.
Texte intégralRasheed, Jawad, Ahmad B. Wardak, Adnan M. Abu-Mahfouz, Tariq Umer, Mirsat Yesiltepe et Sadaf Waziry. « An Efficient Machine Learning-Based Model to Effectively Classify the Type of Noises in QR Code : A Hybrid Approach ». Symmetry 14, no 10 (8 octobre 2022) : 2098. http://dx.doi.org/10.3390/sym14102098.
Texte intégralWang, Zixiao, Junwu Weng, Chun Yuan et Jue Wang. « Truncate-Split-Contrast : A Framework for Learning from Mislabeled Videos ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 3 (26 juin 2023) : 2751–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25375.
Texte intégralMoura, Kecia G., Ricardo B. C. Prudêncio et George D. C. Cavalcanti. « Label noise detection under the noise at random model with ensemble filters ». Intelligent Data Analysis 26, no 5 (5 septembre 2022) : 1119–38. http://dx.doi.org/10.3233/ida-215980.
Texte intégralSingh, Abhishek, et Anil Kumar. « Introduction of Local Spatial Constraints and Local Similarity Estimation in Possibilistic c-Means Algorithm for Remotely Sensed Imagery ». Journal of Modeling and Optimization 11, no 1 (15 juin 2019) : 51–56. http://dx.doi.org/10.32732/jmo.2019.11.1.51.
Texte intégralAkyel, Cihan, et Nursal Arıcı. « LinkNet-B7 : Noise Removal and Lesion Segmentation in Images of Skin Cancer ». Mathematics 10, no 5 (25 février 2022) : 736. http://dx.doi.org/10.3390/math10050736.
Texte intégralYi, Qian, Guixuan Zhang et Shuwu Zhang. « Utilizing Entity-Based Gated Convolution and Multilevel Sentence Attention to Improve Distantly Supervised Relation Extraction ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (1 novembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6110885.
Texte intégralYoo, Seok Bong, et Mikyong Han. « SCENet : Secondary Domain Intercorrelation Enhanced Network for Alleviating Compressed Poisson Noises ». Sensors 19, no 8 (25 avril 2019) : 1939. http://dx.doi.org/10.3390/s19081939.
Texte intégralGuan, Donghai, Maqbool Hussain, Weiwei Yuan, Asad Masood Khattak, Muhammad Fahim et Wajahat Ali Khan. « Enhanced Label Noise Filtering with Multiple Voting ». Applied Sciences 9, no 23 (21 novembre 2019) : 5031. http://dx.doi.org/10.3390/app9235031.
Texte intégralDelisle, J. B., N. Hara et D. Ségransan. « Efficient modeling of correlated noise ». Astronomy & ; Astrophysics 638 (juin 2020) : A95. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/201936906.
Texte intégralGarg, Siddhant, Thuy Vu et Alessandro Moschitti. « TANDA : Transfer and Adapt Pre-Trained Transformer Models for Answer Sentence Selection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7780–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6282.
Texte intégralCheng, Hu, Sophia Vinci-Booher, Jian Wang, Bradley Caron, Qiuting Wen, Sharlene Newman et Franco Pestilli. « Denoising diffusion weighted imaging data using convolutional neural networks ». PLOS ONE 17, no 9 (15 septembre 2022) : e0274396. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0274396.
Texte intégralXiong, Shuguang, Huitao Zhang et Meng Wang. « Ensemble Model of Attention Mechanism-Based DCGAN and Autoencoder for Noised OCR Classification ». Journal of Electronic & ; Information Systems 4, no 1 (31 mars 2022) : 33–41. http://dx.doi.org/10.30564/jeis.v4i1.6725.
Texte intégralSineglazov, Victor, et Kyrylo Lesohorskyi. « On Noise Effect in Semi-supervised Learning ». Electronics and Control Systems 1, no 71 (27 juin 2022) : 9–15. http://dx.doi.org/10.18372/1990-5548.71.16816.
Texte intégralCao, Like, Jie Ling et Xiaohui Xiao. « Study on the Influence of Image Noise on Monocular Feature-Based Visual SLAM Based on FFDNet ». Sensors 20, no 17 (31 août 2020) : 4922. http://dx.doi.org/10.3390/s20174922.
Texte intégralHsieh, Ming-En, et Vincent Tseng. « Boosting Multi-task Learning Through Combination of Task Labels - with Applications in ECG Phenotyping ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 7771–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16949.
Texte intégralLi, Gang, Jan Zrimec, Boyang Ji, Jun Geng, Johan Larsbrink, Aleksej Zelezniak, Jens Nielsen et Martin KM Engqvist. « Performance of Regression Models as a Function of Experiment Noise ». Bioinformatics and Biology Insights 15 (janvier 2021) : 117793222110203. http://dx.doi.org/10.1177/11779322211020315.
Texte intégralLiu, Haiqing, Daoxing Li et Yuancheng Li. « Confident sequence learning : A sequence class-label noise filtering technique to improve scene digit recognition ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 5 (22 avril 2021) : 9345–59. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-201825.
Texte intégralOguntunde, Pelumi E., Hilary I. Okagbue, Omoleye A. Oguntunde et Oluwole A. Odetunmibi. « A Study of Noise Pollution Measurements and Possible Effects on Public Health in Ota Metropolis, Nigeria ». Open Access Macedonian Journal of Medical Sciences 7, no 8 (29 avril 2019) : 1391–95. http://dx.doi.org/10.3889/oamjms.2019.234.
Texte intégralZiyadinov, Vadim, et Maxim Tereshonok. « Noise Immunity and Robustness Study of Image Recognition Using a Convolutional Neural Network ». Sensors 22, no 3 (6 février 2022) : 1241. http://dx.doi.org/10.3390/s22031241.
Texte intégralZhou, Ping, Jin Lei Wang, Xian Kai Chen et Guan Jun Zhang. « Membership Calculation Based on Dimension Hierarchical Division ». Applied Mechanics and Materials 475-476 (décembre 2013) : 312–17. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.475-476.312.
Texte intégralChauhan, Neha, Tsuyoshi Isshiki et Dongju Li. « Enhancing Speaker Recognition Models with Noise-Resilient Feature Optimization Strategies ». Acoustics 6, no 2 (14 mai 2024) : 439–69. http://dx.doi.org/10.3390/acoustics6020024.
Texte intégralYoudale, Chris, Simon Shilton et James Trow. « Impact of Ground Cover Dataset Selection on CNOSSOS-EU Calculated Levels ». INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings 265, no 3 (1 février 2023) : 4674–81. http://dx.doi.org/10.3397/in_2022_0676.
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