Articles de revues sur le sujet « Dynamic Representation Learning »
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Lee, Jungmin, et Wongyoung Lee. « Aspects of A Study on the Multi Presentational Metaphor Education Using Online Telestration ». Korean Society of Culture and Convergence 44, no 9 (30 septembre 2022) : 163–73. http://dx.doi.org/10.33645/cnc.2022.9.44.9.163.
Texte intégralBiswal, Siddharth, Cao Xiao, Lucas M. Glass, Elizabeth Milkovits et Jimeng Sun. « Doctor2Vec : Dynamic Doctor Representation Learning for Clinical Trial Recruitment ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 557–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5394.
Texte intégralWang, Xingqi, Mengrui Zhang, Bin Chen, Dan Wei et Yanli Shao. « Dynamic Weighted Multitask Learning and Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis ». Electronics 12, no 13 (7 juillet 2023) : 2986. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12132986.
Texte intégralGoyal, Palash, Sujit Rokka Chhetri et Arquimedes Canedo. « dyngraph2vec : Capturing network dynamics using dynamic graph representation learning ». Knowledge-Based Systems 187 (janvier 2020) : 104816. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.06.024.
Texte intégralHan, Liangzhe, Ruixing Zhang, Leilei Sun, Bowen Du, Yanjie Fu et Tongyu Zhu. « Generic and Dynamic Graph Representation Learning for Crowd Flow Modeling ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 4293–301. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25548.
Texte intégralJiao, Pengfei, Hongjiang Chen, Huijun Tang, Qing Bao, Long Zhang, Zhidong Zhao et Huaming Wu. « Contrastive representation learning on dynamic networks ». Neural Networks 174 (juin 2024) : 106240. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106240.
Texte intégralRadulescu, Angela, Yeon Soon Shin et Yael Niv. « Human Representation Learning ». Annual Review of Neuroscience 44, no 1 (8 juillet 2021) : 253–73. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-neuro-092920-120559.
Texte intégralLiu, Dianbo, Alex Lamb, Xu Ji, Pascal Junior Tikeng Notsawo, Michael Mozer, Yoshua Bengio et Kenji Kawaguchi. « Adaptive Discrete Communication Bottlenecks with Dynamic Vector Quantization for Heterogeneous Representational Coarseness ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8825–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26061.
Texte intégralDeng, Yongjian, Hao Chen et Youfu Li. « A Dynamic GCN with Cross-Representation Distillation for Event-Based Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 2 (24 mars 2024) : 1492–500. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27914.
Texte intégralLi, Jintang, Zhouxin Yu, Zulun Zhu, Liang Chen, Qi Yu, Zibin Zheng, Sheng Tian, Ruofan Wu et Changhua Meng. « Scaling Up Dynamic Graph Representation Learning via Spiking Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8588–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26034.
Texte intégralWei, Hao, Guyu Hu, Wei Bai, Shiming Xia et Zhisong Pan. « Lifelong representation learning in dynamic attributed networks ». Neurocomputing 358 (septembre 2019) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.05.038.
Texte intégralLee, Dongha, Xiaoqian Jiang et Hwanjo Yu. « Harmonized representation learning on dynamic EHR graphs ». Journal of Biomedical Informatics 106 (juin 2020) : 103426. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103426.
Texte intégralWu, Wei, et Xuemeng Zhai. « DyLFG : A Dynamic Network Learning Framework Based on Geometry ». Entropy 25, no 12 (30 novembre 2023) : 1611. http://dx.doi.org/10.3390/e25121611.
Texte intégralHuang, Yicong, et Zhuliang Yu. « Representation Learning for Dynamic Functional Connectivities via Variational Dynamic Graph Latent Variable Models ». Entropy 24, no 2 (19 janvier 2022) : 152. http://dx.doi.org/10.3390/e24020152.
Texte intégralChristensen, Andrew J., Ananya Sen Gupta et Ivars Kirsteins. « Graph representation learning on braid manifolds ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A39. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015466.
Texte intégralCadieu, Charles F., et Bruno A. Olshausen. « Learning Intermediate-Level Representations of Form and Motion from Natural Movies ». Neural Computation 24, no 4 (avril 2012) : 827–66. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00247.
Texte intégralSun, Li, Zhongbao Zhang, Jiawei Zhang, Feiyang Wang, Hao Peng, Sen Su et Philip S. Yu. « Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 5 (18 mai 2021) : 4375–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16563.
Texte intégralZheng, Tingyi, Yilin Zhang et Yuhang Wang. « Dynamic guided metric representation learning for multi-view clustering ». PeerJ Computer Science 8 (8 mars 2022) : e922. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.922.
Texte intégralLjubešić, Nikola. « ‟Deep lexicography” – Fad or Opportunity ? » Rasprave Instituta za hrvatski jezik i jezikoslovlje 46, no 2 (30 octobre 2020) : 839–52. http://dx.doi.org/10.31724/rihjj.46.2.21.
Texte intégralLi, Bin, Yunlong Fan, Miao Gao, Yikemaiti Sataer et Zhiqiang Gao. « A Joint-Learning-Based Dynamic Graph Learning Framework for Structured Prediction ». Electronics 12, no 11 (23 mai 2023) : 2357. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112357.
Texte intégralGeng, Shijie, Peng Gao, Moitreya Chatterjee, Chiori Hori, Jonathan Le Roux, Yongfeng Zhang, Hongsheng Li et Anoop Cherian. « Dynamic Graph Representation Learning for Video Dialog via Multi-Modal Shuffled Transformers ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1415–23. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16231.
Texte intégralVelasquez, Alvaro, Brett Bissey, Lior Barak, Daniel Melcer, Andre Beckus, Ismail Alkhouri et George Atia. « Multi-Agent Tree Search with Dynamic Reward Shaping ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 32 (13 juin 2022) : 652–61. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v32i1.19854.
Texte intégralRen, Xiaobin, Kaiqi Zhao, Patricia J. Riddle, Katerina Taskova, Qingyi Pan et Lianyan Li. « DAMR : Dynamic Adjacency Matrix Representation Learning for Multivariate Time Series Imputation ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 2 (13 juin 2023) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3589333.
Texte intégralAchille, Alessandro, et Stefano Soatto. « A Separation Principle for Control in the Age of Deep Learning ». Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 1, no 1 (28 mai 2018) : 287–307. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105140.
Texte intégralPerlovsky, Leonid, et Gary Kuvich. « Machine Learning and Cognitive Algorithms for Engineering Applications ». International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 7, no 4 (octobre 2013) : 64–82. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2013100104.
Texte intégralGeng, Yu, Zongbo Han, Changqing Zhang et Qinghua Hu. « Uncertainty-Aware Multi-View Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 7545–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16924.
Texte intégralMalloy, Tyler, Yinuo Du, Fei Fang et Cleotilde Gonzalez. « Generative Environment-Representation Instance-Based Learning : A Cognitive Model ». Proceedings of the AAAI Symposium Series 2, no 1 (22 janvier 2024) : 326–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v2i1.27696.
Texte intégralLv, Feiya, Chenglin Wen et Meiqin Liu. « Dynamic reconstruction based representation learning for multivariable process monitoring ». Journal of Process Control 81 (septembre 2019) : 112–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.jprocont.2019.06.012.
Texte intégralYin, Ying, Li-Xin Ji, Jian-Peng Zhang et Yu-Long Pei. « DHNE : Network Representation Learning Method for Dynamic Heterogeneous Networks ». IEEE Access 7 (2019) : 134782–92. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2942221.
Texte intégralZhang, Xiaoxian, Jianpei Zhang et Jing Yang. « Large-scale dynamic social data representation for structure feature learning ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 4 (21 octobre 2020) : 5253–62. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189010.
Texte intégralNajafi, Bahareh, Saeedeh Parsaeefard et Alberto Leon-Garcia. « Entropy-Aware Time-Varying Graph Neural Networks with Generalized Temporal Hawkes Process : Dynamic Link Prediction in the Presence of Node Addition and Deletion ». Machine Learning and Knowledge Extraction 5, no 4 (4 octobre 2023) : 1359–81. http://dx.doi.org/10.3390/make5040069.
Texte intégralLai, Songxuan, Lianwen Jin, Luojun Lin, Yecheng Zhu et Huiyun Mao. « SynSig2Vec : Learning Representations from Synthetic Dynamic Signatures for Real-World Verification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 735–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5416.
Texte intégralLiu, Hao, Jindong Han, Yanjie Fu, Jingbo Zhou, Xinjiang Lu et Hui Xiong. « Multi-modal transportation recommendation with unified route representation learning ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 3 (novembre 2020) : 342–50. http://dx.doi.org/10.14778/3430915.3430924.
Texte intégralJiang, Linxing Preston, et Rajesh P. N. Rao. « Dynamic predictive coding : A model of hierarchical sequence learning and prediction in the neocortex ». PLOS Computational Biology 20, no 2 (8 février 2024) : e1011801. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011801.
Texte intégralHuang, Ru, Zijian Chen, Jianhua He et Xiaoli Chu. « Dynamic Heterogeneous User Generated Contents-Driven Relation Assessment via Graph Representation Learning ». Sensors 22, no 4 (11 février 2022) : 1402. http://dx.doi.org/10.3390/s22041402.
Texte intégralFang, Yang, Xiang Zhao, Peixin Huang, Weidong Xiao et Maarten de Rijke. « Scalable Representation Learning for Dynamic Heterogeneous Information Networks via Metagraphs ». ACM Transactions on Information Systems 40, no 4 (31 octobre 2022) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3485189.
Texte intégralThreja Malhotra, Ashu, et Jasneet Kaur. « Exploring the Role of Technological Representations to Facilitate Mathematics Learning In E-Class ». International Journal of Multidisciplinary Research Configuration 1, no 3 (juillet 2021) : 01–05. http://dx.doi.org/10.52984/ijomrc1301.
Texte intégralFeng, Pengbin, Jianfeng Ma, Teng Li, Xindi Ma, Ning Xi et Di Lu. « Android Malware Detection via Graph Representation Learning ». Mobile Information Systems 2021 (4 juin 2021) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5538841.
Texte intégralFu, Sichao, Weifeng Liu, Weili Guan, Yicong Zhou, Dapeng Tao et Changsheng Xu. « Dynamic Graph Learning Convolutional Networks for Semi-supervised Classification ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 17, no 1s (31 mars 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1145/3412846.
Texte intégralXiang, Xintao, Tiancheng Huang et Donglin Wang. « Learning to Evolve on Dynamic Graphs (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 13091–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21682.
Texte intégralHuang, Zhenhua, Zhenyu Wang et Rui Zhang. « Cascade2vec : Learning Dynamic Cascade Representation by Recurrent Graph Neural Networks ». IEEE Access 7 (2019) : 144800–144812. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2942853.
Texte intégralPan, Jianguo, Huan Li, Jiajun Teng, Qin Zhao et Maozhen Li. « Dynamic Network Representation Learning Method Based on Improved GRU Network ». Computing and Informatics 41, no 6 (2022) : 1491–509. http://dx.doi.org/10.31577/cai_2022_6_1491.
Texte intégralolde Scheper, Tjeerd V. « Criticality Analysis : Bio-Inspired Nonlinear Data Representation ». Entropy 25, no 12 (14 décembre 2023) : 1660. http://dx.doi.org/10.3390/e25121660.
Texte intégralZhu, Yingjie, Gregory Nachtrab, Piper C. Keyes, William E. Allen, Liqun Luo et Xiaoke Chen. « Dynamic salience processing in paraventricular thalamus gates associative learning ». Science 362, no 6413 (25 octobre 2018) : 423–29. http://dx.doi.org/10.1126/science.aat0481.
Texte intégralWang, Lu, Georgia Hodges et Juyeon Lee. « Connecting Macroscopic, Molecular, and Symbolic Representations with Immersive Technologies in High School Chemistry : The Case of Redox Reactions ». Education Sciences 12, no 7 (22 juin 2022) : 428. http://dx.doi.org/10.3390/educsci12070428.
Texte intégralCai, Yuanying, Chuheng Zhang, Wei Shen, Xuyun Zhang, Wenjie Ruan et Longbo Huang. « RePreM : Representation Pre-training with Masked Model for Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 6879–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25842.
Texte intégralBeng Lee, Chwee, Keck Voon Ling, Peter Reimann, Yudho Ahmad Diponegoro, Chia Heng Koh et Derwin Chew. « Dynamic scaffolding in a cloud-based problem representation system ». Campus-Wide Information Systems 31, no 5 (28 octobre 2014) : 346–56. http://dx.doi.org/10.1108/cwis-02-2014-0006.
Texte intégralSun, Zheng, Shad A. Torrie, Andrew W. Sumsion et Dah-Jye Lee. « Self-Supervised Facial Motion Representation Learning via Contrastive Subclips ». Electronics 12, no 6 (13 mars 2023) : 1369. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061369.
Texte intégralSchoeneman, Frank, Varun Chandola, Nils Napp, Olga Wodo et Jaroslaw Zola. « Learning Manifolds from Dynamic Process Data ». Algorithms 13, no 2 (21 janvier 2020) : 30. http://dx.doi.org/10.3390/a13020030.
Texte intégralHaga, Takeshi, Hiroshi Kera et Kazuhiko Kawamoto. « Sequential Variational Autoencoder with Adversarial Classifier for Video Disentanglement ». Sensors 23, no 5 (24 février 2023) : 2515. http://dx.doi.org/10.3390/s23052515.
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