Articles de revues sur le sujet « Hierarchical Pooling »
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Fernando, Basura, et Stephen Gould. « Discriminatively Learned Hierarchical Rank Pooling Networks ». International Journal of Computer Vision 124, no 3 (24 juin 2017) : 335–55. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-017-1030-x.
Texte intégralRanjan, Ekagra, Soumya Sanyal et Partha Talukdar. « ASAP : Adaptive Structure Aware Pooling for Learning Hierarchical Graph Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5470–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5997.
Texte intégralChen, Jiawang, et Zhenqiang Wu. « Learning Embedding for Signed Network in Social Media with Hierarchical Graph Pooling ». Applied Sciences 12, no 19 (28 septembre 2022) : 9795. http://dx.doi.org/10.3390/app12199795.
Texte intégralGrumitt, R. D. P., Luke R. P. Jew et C. Dickinson. « Hierarchical Bayesian CMB component separation with the No-U-Turn Sampler ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 496, no 4 (26 juin 2020) : 4383–401. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/staa1857.
Texte intégralDevineni, Naresh, Upmanu Lall, Neil Pederson et Edward Cook. « A Tree-Ring-Based Reconstruction of Delaware River Basin Streamflow Using Hierarchical Bayesian Regression ». Journal of Climate 26, no 12 (15 juin 2013) : 4357–74. http://dx.doi.org/10.1175/jcli-d-11-00675.1.
Texte intégralChen, Junying, et Ying Chen. « Saliency Enhanced Hierarchical Bilinear Pooling for Fine-Grained Classification ». Journal of Computer-Aided Design & ; Computer Graphics 33, no 2 (1 février 2021) : 241–49. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1089.2021.18399.
Texte intégralSanchez-Giraldo, Luis G., Md Nasir Uddin Laskar et Odelia Schwartz. « Normalization and pooling in hierarchical models of natural images ». Current Opinion in Neurobiology 55 (avril 2019) : 65–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.conb.2019.01.008.
Texte intégralTan, Min, Fu Yuan, Jun Yu, Guijun Wang et Xiaoling Gu. « Fine-grained Image Classification via Multi-scale Selective Hierarchical Biquadratic Pooling ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, no 1s (28 février 2022) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3492221.
Texte intégralKo, Sung Moon, Sungjun Cho, Dae-Woong Jeong, Sehui Han, Moontae Lee et Honglak Lee. « Grouping Matrix Based Graph Pooling with Adaptive Number of Clusters ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8334–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26005.
Texte intégralLi, Keqin. « Hierarchical Pooling Strategy Optimization for Accelerating Asymptomatic COVID-19 Screening ». IEEE Open Journal of the Computer Society 1 (2020) : 276–84. http://dx.doi.org/10.1109/ojcs.2020.3036581.
Texte intégralLian, Xuhang, Yanwei Pang, Jungong Han et Jing Pan. « Cascaded hierarchical atrous spatial pyramid pooling module for semantic segmentation ». Pattern Recognition 110 (février 2021) : 107622. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107622.
Texte intégralNguyen, Xuan Son, Abdel-Illah Mouaddib et Thanh Phuong Nguyen. « Hierarchical Gaussian descriptor based on local pooling for action recognition ». Machine Vision and Applications 30, no 2 (12 novembre 2018) : 321–43. http://dx.doi.org/10.1007/s00138-018-0989-9.
Texte intégralLi, Weifu, Paul Franzon, Sumon Dey et Joshua Schabel. « Hardware Implementation of Hierarchical Temporal Memory Algorithm ». ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems 18, no 1 (31 janvier 2022) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3479430.
Texte intégralALSAIDI, RAMADHAN ABDO MUSLEH, HONG LI, YANTAO WEI, ROKAN KHAJI et YUAN YAN TANG. « HIERARCHICAL SPARSE METHOD WITH APPLICATIONS IN VISION AND SPEECH RECOGNITION ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 11, no 02 (mars 2013) : 1350016. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691313500161.
Texte intégralWang, Yu, Liang Hu, Yang Wu et Wanfu Gao. « Graph Multihead Attention Pooling with Self-Supervised Learning ». Entropy 24, no 12 (29 novembre 2022) : 1745. http://dx.doi.org/10.3390/e24121745.
Texte intégralTang, Haoteng, Guixiang Ma, Lifang He, Heng Huang et Liang Zhan. « CommPOOL : An interpretable graph pooling framework for hierarchical graph representation learning ». Neural Networks 143 (novembre 2021) : 669–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2021.07.028.
Texte intégralGelman, Andrew, et Iain Pardoe. « Bayesian Measures of Explained Variance and Pooling in Multilevel (Hierarchical) Models ». Technometrics 48, no 2 (mai 2006) : 241–51. http://dx.doi.org/10.1198/004017005000000517.
Texte intégralTan, Min, Guijun Wang, Jian Zhou, Zhiyou Peng et Meilian Zheng. « Fine-Grained Classification via Hierarchical Bilinear Pooling With Aggregated Slack Mask ». IEEE Access 7 (2019) : 117944–53. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2936118.
Texte intégralWarasi, Md S., Joshua M. Tebbs, Christopher S. McMahan et Christopher R. Bilder. « Estimating the prevalence of multiple diseases from two-stage hierarchical pooling ». Statistics in Medicine 35, no 21 (18 avril 2016) : 3851–64. http://dx.doi.org/10.1002/sim.6964.
Texte intégralWersing, Heiko, et Edgar Körner. « Learning Optimized Features for Hierarchical Models of Invariant Object Recognition ». Neural Computation 15, no 7 (1 juillet 2003) : 1559–88. http://dx.doi.org/10.1162/089976603321891800.
Texte intégralLiang, Qi, Qiang Li, Lihu Zhang, Haixiao Mi, Weizhi Nie et Xuanya Li. « MHFP : Multi-view based hierarchical fusion pooling method for 3D shape recognition ». Pattern Recognition Letters 150 (octobre 2021) : 214–20. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2021.07.010.
Texte intégralWang, Hongbin, Minghui Hou, Fan Li et Yafei Zhang. « Chinese Implicit Sentiment Analysis Based on Hierarchical Knowledge Enhancement and Multi-Pooling ». IEEE Access 8 (2020) : 126051–65. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3008874.
Texte intégralAnders, R., Z. Oravecz et F. X. Alario. « Improved information pooling for hierarchical cognitive models through multiple and covaried regression ». Behavior Research Methods 50, no 3 (11 juillet 2017) : 989–1010. http://dx.doi.org/10.3758/s13428-017-0921-7.
Texte intégralOdani, Motoi, Satoru Fukimbara et Tosiya Sato. « A Bayesian meta-analytic approach for safety signal detection in randomized clinical trials ». Clinical Trials 14, no 2 (6 janvier 2017) : 192–200. http://dx.doi.org/10.1177/1740774516683920.
Texte intégralLiao, Dongliang, Jin Xu, Gongfu Li et Yiru Wang. « Hierarchical Coherence Modeling for Document Quality Assessment ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 15 (18 mai 2021) : 13353–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i15.17576.
Texte intégralJi, Xiujuan, Lei Liu et Jingwen Zhu. « Code Clone Detection with Hierarchical Attentive Graph Embedding ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 31, no 06 (juin 2021) : 837–61. http://dx.doi.org/10.1142/s021819402150025x.
Texte intégralPham, Hai Van, Dat Hoang Thanh et Philip Moore. « Hierarchical Pooling in Graph Neural Networks to Enhance Classification Performance in Large Datasets ». Sensors 21, no 18 (10 septembre 2021) : 6070. http://dx.doi.org/10.3390/s21186070.
Texte intégralXu, Ziang. « Grasp Detection Based on Light-Weight Hierarchical Fusion Convolutional Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2083, no 4 (1 novembre 2021) : 042030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2083/4/042030.
Texte intégralWang, Di, Ronghao Yang, Hanhu Liu, Haiqing He, Junxiang Tan, Shaoda Li, Yichun Qiao, Kangqi Tang et Xiao Wang. « HFENet : Hierarchical Feature Extraction Network for Accurate Landcover Classification ». Remote Sensing 14, no 17 (28 août 2022) : 4244. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174244.
Texte intégralLai, Jun-Yao, Shi-Lin Wang, Alan Wee-Chung Liew et Xing-Jian Shi. « Visual speaker identification and authentication by joint spatiotemporal sparse coding and hierarchical pooling ». Information Sciences 373 (décembre 2016) : 219–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.09.015.
Texte intégralNisar, Muhammad Adeel, Kimiaki Shirahama, Frédéric Li, Xinyu Huang et Marcin Grzegorzek. « Rank Pooling Approach for Wearable Sensor-Based ADLs Recognition ». Sensors 20, no 12 (19 juin 2020) : 3463. http://dx.doi.org/10.3390/s20123463.
Texte intégralJi, Xiaoyu, Wanyang Hu et Yanyan Liang. « Hierarchical and Bidirectional Joint Multi-Task Classifiers for Natural Language Understanding ». Mathematics 11, no 24 (7 décembre 2023) : 4895. http://dx.doi.org/10.3390/math11244895.
Texte intégralWu, Hanbo, Xin Ma et Yibin Li. « Hierarchical dynamic depth projected difference images–based action recognition in videos with convolutional neural networks ». International Journal of Advanced Robotic Systems 16, no 1 (1 janvier 2019) : 172988141882509. http://dx.doi.org/10.1177/1729881418825093.
Texte intégralSyed, Abbas Shah, Daniel Sierra-Sosa, Anup Kumar et Adel Elmaghraby. « A Hierarchical Approach to Activity Recognition and Fall Detection Using Wavelets and Adaptive Pooling ». Sensors 21, no 19 (7 octobre 2021) : 6653. http://dx.doi.org/10.3390/s21196653.
Texte intégralWang, Dongfang, Jun Wang, Zhuang Ren et Wenrui Li. « DHBP : A dual-stream hierarchical bilinear pooling model for plant disease multi-task classification ». Computers and Electronics in Agriculture 195 (avril 2022) : 106788. http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2022.106788.
Texte intégralDong, Zehao, Heming Zhang, Yixin Chen, Philip R. O. Payne et Fuhai Li. « Interpreting the Mechanism of Synergism for Drug Combinations Using Attention-Based Hierarchical Graph Pooling ». Cancers 15, no 17 (22 août 2023) : 4210. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15174210.
Texte intégralRahill-Marier, Bianca, Naresh Devineni et Upmanu Lall. « Technical note : Modeling spatial fields of extreme precipitation – a hierarchical Bayesian approach ». Hydrology and Earth System Sciences 26, no 21 (11 novembre 2022) : 5685–95. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-5685-2022.
Texte intégralLiu, Qiuhua, Min Fu, Hao Jiang et Xinqi Gong. « Densely Dilated Spatial Pooling Convolutional Network Using Benign Loss Functions for Imbalanced Volumetric Prostate Segmentation ». Current Bioinformatics 15, no 7 (15 décembre 2020) : 788–99. http://dx.doi.org/10.2174/1574893615666200127124145.
Texte intégralViegas, Franklin Robert. « Handwritten Digit Recognition of MNIST dataset using Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 05 (16 mai 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem34043.
Texte intégralAluvalu, RajaniKanth, Vanraj Kamliya et Lakshmi Muddana. « HASBE access control model with Secure Key Distribution and Efficient Domain Hierarchy for cloud computing ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no 2 (1 avril 2016) : 770. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i2.8919.
Texte intégralAluvalu, RajaniKanth, Vanraj Kamliya et Lakshmi Muddana. « HASBE access control model with Secure Key Distribution and Efficient Domain Hierarchy for cloud computing ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no 2 (1 avril 2016) : 770. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i2.pp770-777.
Texte intégralNémetová, Zuzana, Silvia Kohnová et Romana Marková. « Comparison of two approaches for an estimation of the mean annual flood at ungauged sites in Slovakia ». Pollack Periodica 15, no 2 (août 2020) : 130–41. http://dx.doi.org/10.1556/606.2020.15.2.12.
Texte intégralJohnson, Samuel D. N., et Sean P. Cox. « Evaluating the role of data quality when sharing information in hierarchical multistock assessment models, with an application to Dover sole ». Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 76, no 10 (octobre 2019) : 1819–35. http://dx.doi.org/10.1139/cjfas-2018-0048.
Texte intégralGuo, Kan, Yongli Hu, Yanfeng Sun, Sean Qian, Junbin Gao et Baocai Yin. « Hierarchical Graph Convolution Network for Traffic Forecasting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 151–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16088.
Texte intégralZhou, Wujie, Chang Liu, Jingsheng Lei, Lu Yu et Ting Luo. « HFNet : Hierarchical feedback network with multilevel atrous spatial pyramid pooling for RGB-D saliency detection ». Neurocomputing 490 (juin 2022) : 347–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.11.100.
Texte intégralHan, Hong, Qiqiang Han, Xiaojun Li et Jianyin Gu. « Hierarchical spatial pyramid max pooling based on SIFT features and sparse coding for image classification ». IET Computer Vision 7, no 2 (avril 2013) : 144–50. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2012.0145.
Texte intégralWang, Mengxi, Qingwang Liu, Liyong Fu, Guangxing Wang et Xiongqing Zhang. « Airborne LIDAR-Derived Aboveground Biomass Estimates Using a Hierarchical Bayesian Approach ». Remote Sensing 11, no 9 (3 mai 2019) : 1050. http://dx.doi.org/10.3390/rs11091050.
Texte intégralHou, Peijie, Joshua M. Tebbs, Dewei Wang, Christopher S. McMahan et Christopher R. Bilder. « Array testing for multiplex assays ». Biostatistics 21, no 3 (26 octobre 2018) : 417–31. http://dx.doi.org/10.1093/biostatistics/kxy058.
Texte intégralZhao, Xueru, Furong Chang, Hehe Lv, Guobing Zou et Bofeng Zhang. « A Novel Deep Learning Method for Predicting RNA-Protein Binding Sites ». Applied Sciences 13, no 5 (3 mars 2023) : 3247. http://dx.doi.org/10.3390/app13053247.
Texte intégralTong, Li, Zhang, Chen, Zhang, Yang et Zhang. « Point Set Multi-Level Aggregation Feature Extraction Based on Multi-Scale Max Pooling and LDA for Point Cloud Classification ». Remote Sensing 11, no 23 (29 novembre 2019) : 2846. http://dx.doi.org/10.3390/rs11232846.
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