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Liu, Wei, Xiaodong Yue, Yufei Chen et Thierry Denoeux. « Trusted Multi-View Deep Learning with Opinion Aggregation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7585–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20724.
Texte intégralOh, Dongpin, et Bonggun Shin. « Improving Evidential Deep Learning via Multi-Task Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7895–903. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20759.
Texte intégralBajorath, Jürgen. « Understanding uncertainty in deep learning builds confidence ». Artificial Intelligence in the Life Sciences 2 (décembre 2022) : 100033. http://dx.doi.org/10.1016/j.ailsci.2022.100033.
Texte intégralvan den Berg, Cornelis A. T., et Ettore F. Meliadò. « Uncertainty Assessment for Deep Learning Radiotherapy Applications ». Seminars in Radiation Oncology 32, no 4 (octobre 2022) : 304–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.001.
Texte intégralZheng, Rui, Shulin Zhang, Lei Liu, Yuhao Luo et Mingzhai Sun. « Uncertainty in Bayesian deep label distribution learning ». Applied Soft Computing 101 (mars 2021) : 107046. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2020.107046.
Texte intégralLockwood, Owen, et Mei Si. « A Review of Uncertainty for Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 18, no 1 (11 octobre 2022) : 155–62. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21959.
Texte intégralKarimi, Hamed, et Reza Samavi. « Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction ». Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, no 1 (3 octobre 2023) : 142–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27492.
Texte intégralCaldeira, João, et Brian Nord. « Deeply uncertain : comparing methods of uncertainty quantification in deep learning algorithms ». Machine Learning : Science and Technology 2, no 1 (4 décembre 2020) : 015002. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/aba6f3.
Texte intégralDa Silva, Felipe Leno, Pablo Hernandez-Leal, Bilal Kartal et Matthew E. Taylor. « Uncertainty-Aware Action Advising for Deep Reinforcement Learning Agents ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5792–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6036.
Texte intégralKawano, Yasufumi, Yoshiki Nota, Rinpei Mochizuki et Yoshimitsu Aoki. « Non-Deep Active Learning for Deep Neural Networks ». Sensors 22, no 14 (13 juillet 2022) : 5244. http://dx.doi.org/10.3390/s22145244.
Texte intégralGou, Xiaohong, et Xuenong He. « Deep Learning-Based Detection and Diagnosis of Subarachnoid Hemorrhage ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (22 novembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9639419.
Texte intégralLoftus, Tyler J., Benjamin Shickel, Matthew M. Ruppert, Jeremy A. Balch, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Patrick J. Tighe, Philip A. Efron et al. « Uncertainty-aware deep learning in healthcare : A scoping review ». PLOS Digital Health 1, no 8 (10 août 2022) : e0000085. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000085.
Texte intégralXu, Lei, Nengcheng Chen, Chao Yang, Hongchu Yu et Zeqiang Chen. « Quantifying the uncertainty of precipitation forecasting using probabilistic deep learning ». Hydrology and Earth System Sciences 26, no 11 (14 juin 2022) : 2923–38. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-2923-2022.
Texte intégralPham, Nam, Sergey Fomel et Dallas Dunlap. « Automatic channel detection using deep learning ». Interpretation 7, no 3 (1 août 2019) : SE43—SE50. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0202.1.
Texte intégralKabir, H. M. Dipu, Sadia Khanam, Fahime Khozeimeh, Abbas Khosravi, Subrota Kumar Mondal, Saeid Nahavandi et U. Rajendra Acharya. « Aleatory-aware deep uncertainty quantification for transfer learning ». Computers in Biology and Medicine 143 (avril 2022) : 105246. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105246.
Texte intégralMorocho-Cayamcela, Manuel Eugenio, Martin Maier et Wansu Lim. « Breaking Wireless Propagation Environmental Uncertainty With Deep Learning ». IEEE Transactions on Wireless Communications 19, no 8 (août 2020) : 5075–87. http://dx.doi.org/10.1109/twc.2020.2986202.
Texte intégralGude, Vinayaka, Steven Corns et Suzanna Long. « Flood Prediction and Uncertainty Estimation Using Deep Learning ». Water 12, no 3 (21 mars 2020) : 884. http://dx.doi.org/10.3390/w12030884.
Texte intégralPei, Zhihao, Angela M. Rojas-Arevalo, Fjalar J. de Haan, Nir Lipovetzky et Enayat A. Moallemi. « Reinforcement learning for decision-making under deep uncertainty ». Journal of Environmental Management 359 (mai 2024) : 120968. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.120968.
Texte intégralPeluso, Alina, Ioana Danciu, Hong-Jun Yoon, Jamaludin Mohd Yusof, Tanmoy Bhattacharya, Adam Spannaus, Noah Schaefferkoetter et al. « Deep learning uncertainty quantification for clinical text classification ». Journal of Biomedical Informatics 149 (janvier 2024) : 104576. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104576.
Texte intégralMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach et Gavin Taylor. « Uncertainty-aware autonomous sensing with deep reinforcement learning ». Future Generation Computer Systems 156 (juillet 2024) : 242–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2024.03.021.
Texte intégralYoon, Young-In, et Hye-Young Jeong. « A Comparison of Uncertainty Quantification of Deep Learning models for Time Series ». Korean Data Analysis Society 26, no 1 (29 février 2024) : 163–74. http://dx.doi.org/10.37727/jkdas.2024.26.1.163.
Texte intégralBhatia, Abhinav, Pradeep Varakantham et Akshat Kumar. « Resource Constrained Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 29 (25 mai 2021) : 610–20. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v29i1.3528.
Texte intégralSerpell, Cristián, Ignacio A. Araya, Carlos Valle et Héctor Allende. « Addressing model uncertainty in probabilistic forecasting using Monte Carlo dropout ». Intelligent Data Analysis 24 (4 décembre 2020) : 185–205. http://dx.doi.org/10.3233/ida-200015.
Texte intégralSilva, Felipe Leno Da, Pablo Hernandez-Leal, Bilal Kartal et Matthew E. Taylor. « Providing Uncertainty-Based Advice for Deep Reinforcement Learning Agents (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13913–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7229.
Texte intégralWang, Chun, et Jiquan Ma. « Uncertainty-Supervised Super-Resolution Deep Learning Network in Diffusion MRI ». Highlights in Science, Engineering and Technology 45 (18 avril 2023) : 7–10. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v45i.7288.
Texte intégralFeng, Zhiyuan, Kai Qi, Bin Shi, Hao Mei, Qinghua Zheng et Hua Wei. « Deep evidential learning in diffusion convolutional recurrent neural network ». Electronic Research Archive 31, no 4 (2023) : 2252–64. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023115.
Texte intégralChaudhary, Priyanka, João P. Leitão, Tabea Donauer, Stefano D’Aronco, Nathanaël Perraudin, Guillaume Obozinski, Fernando Perez-Cruz, Konrad Schindler, Jan Dirk Wegner et Stefania Russo. « Flood Uncertainty Estimation Using Deep Ensembles ». Water 14, no 19 (22 septembre 2022) : 2980. http://dx.doi.org/10.3390/w14192980.
Texte intégralLi, Xingjian, Pengkun Yang, Yangcheng Gu, Xueying Zhan, Tianyang Wang, Min Xu et Chengzhong Xu. « Deep Active Learning with Noise Stability ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 12 (24 mars 2024) : 13655–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29270.
Texte intégralHong, Ming, Jianzhuang Liu, Cuihua Li et Yanyun Qu. « Uncertainty-Driven Dehazing Network ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 906–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19973.
Texte intégralKompa, Benjamin, Jasper Snoek et Andrew L. Beam. « Empirical Frequentist Coverage of Deep Learning Uncertainty Quantification Procedures ». Entropy 23, no 12 (30 novembre 2021) : 1608. http://dx.doi.org/10.3390/e23121608.
Texte intégralYu, Yang, Danruo Deng, Furui Liu, Qi Dou, Yueming Jin, Guangyong Chen et Pheng Ann Heng. « ANEDL : Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-Set Semi-supervised Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 16587–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29597.
Texte intégralKlotz, Daniel, Frederik Kratzert, Martin Gauch, Alden Keefe Sampson, Johannes Brandstetter, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter et Grey Nearing. « Uncertainty estimation with deep learning for rainfall–runoff modeling ». Hydrology and Earth System Sciences 26, no 6 (31 mars 2022) : 1673–93. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-1673-2022.
Texte intégralLv, Xiaoming, Fajie Duan, Jia-Jia Jiang, Xiao Fu et Lin Gan. « Deep Active Learning for Surface Defect Detection ». Sensors 20, no 6 (16 mars 2020) : 1650. http://dx.doi.org/10.3390/s20061650.
Texte intégralBi, Wei, Wenhua Chen et Jun Pan. « Multidisciplinary Reliability Design Considering Hybrid Uncertainty Incorporating Deep Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (18 novembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5846684.
Texte intégralCifci, Mehmet Akif. « A Deep Learning-Based Framework for Uncertainty Quantification in Medical Imaging Using the DropWeak Technique : An Empirical Study with Baresnet ». Diagnostics 13, no 4 (20 février 2023) : 800. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13040800.
Texte intégralKim, Mingyu, et Donghyun Lee. « Why Uncertainty in Deep Learning for Traffic Flow Prediction Is Needed ». Sustainability 15, no 23 (22 novembre 2023) : 16204. http://dx.doi.org/10.3390/su152316204.
Texte intégralMaged, Ahmed, et Min Xie. « Uncertainty utilization in fault detection using Bayesian deep learning ». Journal of Manufacturing Systems 64 (juillet 2022) : 316–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.07.002.
Texte intégralFeng, Shijie, Chao Zuo, Yan Hu, Yixuan Li et Qian Chen. « Deep-learning-based fringe-pattern analysis with uncertainty estimation ». Optica 8, no 12 (23 novembre 2021) : 1507. http://dx.doi.org/10.1364/optica.434311.
Texte intégralLoquercio, Antonio, Mattia Segu et Davide Scaramuzza. « A General Framework for Uncertainty Estimation in Deep Learning ». IEEE Robotics and Automation Letters 5, no 2 (avril 2020) : 3153–60. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2020.2974682.
Texte intégralQin, Yu, Zhiwen Liu, Chenghao Liu, Yuxing Li, Xiangzhu Zeng et Chuyang Ye. « Super-Resolved q-Space deep learning with uncertainty quantification ». Medical Image Analysis 67 (janvier 2021) : 101885. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101885.
Texte intégralPeng, Weiwen, Zhi-Sheng Ye et Nan Chen. « Bayesian Deep-Learning-Based Health Prognostics Toward Prognostics Uncertainty ». IEEE Transactions on Industrial Electronics 67, no 3 (mars 2020) : 2283–93. http://dx.doi.org/10.1109/tie.2019.2907440.
Texte intégralXue, Yujia, Shiyi Cheng, Yunzhe Li et Lei Tian. « Reliable deep-learning-based phase imaging with uncertainty quantification ». Optica 6, no 5 (7 mai 2019) : 618. http://dx.doi.org/10.1364/optica.6.000618.
Texte intégralAbdullah, Abdullah A., Masoud M. Hassan et Yaseen T. Mustafa. « Uncertainty Quantification for MLP-Mixer Using Bayesian Deep Learning ». Applied Sciences 13, no 7 (3 avril 2023) : 4547. http://dx.doi.org/10.3390/app13074547.
Texte intégralHabibpour, Maryam, Hassan Gharoun, Mohammadreza Mehdipour, AmirReza Tajally, Hamzeh Asgharnezhad, Afshar Shamsi, Abbas Khosravi et Saeid Nahavandi. « Uncertainty-aware credit card fraud detection using deep learning ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 123 (août 2023) : 106248. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106248.
Texte intégralDas, Neha, Jonas Umlauft, Armin Lederer, Alexandre Capone, Thomas Beckers et Sandra Hirche. « Deep Learning based Uncertainty Decomposition for Real-time Control ». IFAC-PapersOnLine 56, no 2 (2023) : 847–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1671.
Texte intégralKoh, D., A. Mishra et K. Terao. « Deep neural network uncertainty quantification for LArTPC reconstruction ». Journal of Instrumentation 18, no 12 (1 décembre 2023) : P12013. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/12/p12013.
Texte intégralMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach et Gavin Taylor. « Probabilistic Deep Learning to Quantify Uncertainty in Air Quality Forecasting ». Sensors 21, no 23 (30 novembre 2021) : 8009. http://dx.doi.org/10.3390/s21238009.
Texte intégralAldhahi, Waleed, et Sanghoon Sull. « Uncertain-CAM : Uncertainty-Based Ensemble Machine Voting for Improved COVID-19 CXR Classification and Explainability ». Diagnostics 13, no 3 (26 janvier 2023) : 441. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13030441.
Texte intégralJi, Ying, Jianhui Wang, Jiacan Xu, Xiaoke Fang et Huaguang Zhang. « Real-Time Energy Management of a Microgrid Using Deep Reinforcement Learning ». Energies 12, no 12 (15 juin 2019) : 2291. http://dx.doi.org/10.3390/en12122291.
Texte intégralJi, Ying, Jianhui Wang, Jiacan Xu et Donglin Li. « Data-Driven Online Energy Scheduling of a Microgrid Based on Deep Reinforcement Learning ». Energies 14, no 8 (10 avril 2021) : 2120. http://dx.doi.org/10.3390/en14082120.
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