Articles de revues sur le sujet « Learning from Constraints »
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Cropper, Andrew, et Rolf Morel. « Learning programs by learning from failures ». Machine Learning 110, no 4 (19 février 2021) : 801–56. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05934-z.
Texte intégralChou, Glen, Dmitry Berenson et Necmiye Ozay. « Learning constraints from demonstrations with grid and parametric representations ». International Journal of Robotics Research 40, no 10-11 (13 août 2021) : 1255–83. http://dx.doi.org/10.1177/02783649211035177.
Texte intégralOkabe, Masayuki, et Seiji Yamada. « Learning Similarity Matrix from Constraints of Relational Neighbors ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 14, no 4 (20 mai 2010) : 402–7. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2010.p0402.
Texte intégralMueller, Carl L. « Abstract Constraints for Safe and Robust Robot Learning from Demonstration ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13728–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7136.
Texte intégralKato, Tsuyoshi, Wataru Fujibuchi et Kiyoshi Asai. « Learning Kernels from Distance Constraints ». IPSJ Digital Courier 2 (2006) : 441–51. http://dx.doi.org/10.2197/ipsjdc.2.441.
Texte intégralFarina, Francesco, Stefano Melacci, Andrea Garulli et Antonio Giannitrapani. « Asynchronous Distributed Learning From Constraints ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, no 10 (octobre 2020) : 4367–73. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2947740.
Texte intégralHammer, Rubi, Tomer Hertz, Shaul Hochstein et Daphna Weinshall. « Category learning from equivalence constraints ». Cognitive Processing 10, no 3 (3 décembre 2008) : 211–32. http://dx.doi.org/10.1007/s10339-008-0243-x.
Texte intégralArmesto, Leopoldo, João Moura, Vladimir Ivan, Mustafa Suphi Erden, Antonio Sala et Sethu Vijayakumar. « Constraint-aware learning of policies by demonstration ». International Journal of Robotics Research 37, no 13-14 (26 juillet 2018) : 1673–89. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918784354.
Texte intégralHewing, Lukas, Kim P. Wabersich, Marcel Menner et Melanie N. Zeilinger. « Learning-Based Model Predictive Control : Toward Safe Learning in Control ». Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 3, no 1 (3 mai 2020) : 269–96. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-090419-075625.
Texte intégralWu, Xintao, et Daniel Barbará. « Learning missing values from summary constraints ». ACM SIGKDD Explorations Newsletter 4, no 1 (juin 2002) : 21–30. http://dx.doi.org/10.1145/568574.568579.
Texte intégralRen, Hongyu, Russell Stewart, Jiaming Song, Volodymyr Kuleshov et Stefano Ermon. « Learning with Weak Supervision from Physics and Data-Driven Constraints ». AI Magazine 39, no 1 (27 mars 2018) : 27–38. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v39i1.2776.
Texte intégralXu, Haoran, Xianyuan Zhan et Xiangyu Zhu. « Constraints Penalized Q-learning for Safe Offline Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8753–60. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20855.
Texte intégralOnishi, K. « Learning phonotactic constraints from brief auditory experience ». Cognition 83, no 1 (février 2002) : B13—B23. http://dx.doi.org/10.1016/s0010-0277(01)00165-2.
Texte intégralSuraweera, Pramuditha, Geoffrey I. Webb, Ian Evans et Mark Wallace. « Learning crew scheduling constraints from historical schedules ». Transportation Research Part C : Emerging Technologies 26 (janvier 2013) : 214–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2012.08.002.
Texte intégralMoon, In-Ho, et Kevin Harer. « Learning from Constraints for Formal Property Checking ». Journal of Electronic Testing 26, no 2 (5 février 2010) : 243–59. http://dx.doi.org/10.1007/s10836-010-5143-1.
Texte intégralCiravegna, Gabriele, Francesco Giannini, Stefano Melacci, Marco Maggini et Marco Gori. « A Constraint-Based Approach to Learning and Explanation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 3658–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5774.
Texte intégralGuo, Yufan, Roi Reichart et Anna Korhonen. « Unsupervised Declarative Knowledge Induction for Constraint-Based Learning of Information Structure in Scientific Documents ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 3 (décembre 2015) : 131–43. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00128.
Texte intégralAlderete, John, Paul Tupper et Stefan A. Frisch. « Phonological constraint induction in a connectionist network : learning OCP-Place constraints from data ». Language Sciences 37 (mai 2013) : 52–69. http://dx.doi.org/10.1016/j.langsci.2012.10.002.
Texte intégralAhmed, Kareem, Tao Li, Thy Ton, Quan Guo, Kai-Wei Chang, Parisa Kordjamshidi, Vivek Srikumar, Guy Van den Broeck et Sameer Singh. « PYLON : A PyTorch Framework for Learning with Constraints ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 13152–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21711.
Texte intégralGnecco, Giorgio, Marco Gori, Stefano Melacci et Marcello Sanguineti. « Foundations of Support Constraint Machines ». Neural Computation 27, no 2 (février 2015) : 388–480. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00686.
Texte intégralJi, Chuanyi, Robert R. Snapp et Demetri Psaltis. « Generalizing Smoothness Constraints from Discrete Samples ». Neural Computation 2, no 2 (juin 1990) : 188–97. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1990.2.2.188.
Texte intégralHoward, Matthew, Stefan Klanke, Michael Gienger, Christian Goerick et Sethu Vijayakumar. « Behaviour Generation in Humanoids by Learning Potential-Based Policies from Constrained Motion ». Applied Bionics and Biomechanics 5, no 4 (2008) : 195–211. http://dx.doi.org/10.1155/2008/316371.
Texte intégralMaggini, Marco, Stefano Melacci et Lorenzo Sarti. « Learning from pairwise constraints by Similarity Neural Networks ». Neural Networks 26 (février 2012) : 141–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2011.10.009.
Texte intégralHüllermeier, Eyke. « Flexible constraints for regularization in learning from data ». International Journal of Intelligent Systems 19, no 6 (23 avril 2004) : 525–41. http://dx.doi.org/10.1002/int.20010.
Texte intégralYang, Qisong, Thiago D. Simão, Simon H. Tindemans et Matthijs T. J. Spaan. « WCSAC : Worst-Case Soft Actor Critic for Safety-Constrained Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 10639–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17272.
Texte intégralSmith, Jennifer L. « From experiment results to a constraint hierarchy with the ‘Rank Centrality’ algorithm ». Proceedings of the Linguistic Society of America 5, no 1 (23 mars 2020) : 144. http://dx.doi.org/10.3765/plsa.v51.4694.
Texte intégralSmith, Jennifer L. « From experiment results to a constraint hierarchy with the ‘Rank Centrality’ algorithm ». Proceedings of the Linguistic Society of America 5, no 1 (23 mars 2020) : 144. http://dx.doi.org/10.3765/plsa.v5i1.4694.
Texte intégralDiallo, Aïssatou, et Johannes Fürnkranz. « Learning Ordinal Embedding from Sets ». Entropy 23, no 8 (27 juillet 2021) : 964. http://dx.doi.org/10.3390/e23080964.
Texte intégralWah, B. W. « Population-based learning : a method for learning from examples under resource constraints ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 4, no 5 (1992) : 454–74. http://dx.doi.org/10.1109/69.166988.
Texte intégralNEUMANN, KLAUS, MATTHIAS ROLF et JOCHEN JAKOB STEIL. « RELIABLE INTEGRATION OF CONTINUOUS CONSTRAINTS INTO EXTREME LEARNING MACHINES ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 21, supp02 (31 octobre 2013) : 35–50. http://dx.doi.org/10.1142/s021848851340014x.
Texte intégralWarker, Jill A., Gary S. Dell, Christine A. Whalen et Samantha Gereg. « Limits on learning phonotactic constraints from recent production experience. » Journal of Experimental Psychology : Learning, Memory, and Cognition 34, no 5 (2008) : 1289–95. http://dx.doi.org/10.1037/a0013033.
Texte intégralO'Toole, Alice J. « Structure from Stereo by Associative Learning of the Constraints ». Perception 18, no 6 (décembre 1989) : 767–82. http://dx.doi.org/10.1068/p180767.
Texte intégralGao, Shan, Chen Zu et Daoqiang Zhang. « Learning mid-perpendicular hyperplane similarity from cannot-link constraints ». Neurocomputing 113 (août 2013) : 195–203. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.002.
Texte intégralEgilmez, Hilmi E., Eduardo Pavez et Antonio Ortega. « Graph Learning From Data Under Laplacian and Structural Constraints ». IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 11, no 6 (septembre 2017) : 825–41. http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2017.2726975.
Texte intégralPuchkov, N. P. « Digital Didactics under Distance Learning Constraints ». Voprosy sovremennoj nauki i praktiki. Universitet imeni V.I. Vernadskogo, no 4(82) (2021) : 154–64. http://dx.doi.org/10.17277/voprosy.2021.04.pp.154-164.
Texte intégralHayes, Bruce, et Colin Wilson. « A Maximum Entropy Model of Phonotactics and Phonotactic Learning ». Linguistic Inquiry 39, no 3 (juillet 2008) : 379–440. http://dx.doi.org/10.1162/ling.2008.39.3.379.
Texte intégralQin, Xingli, Lingli Zhao, Jie Yang, Pingxiang Li, Bingfang Wu, Kaimin Sun et Yubin Xu. « Active Pairwise Constraint Learning in Constrained Time-Series Clustering for Crop Mapping from Airborne SAR Imagery ». Remote Sensing 14, no 23 (30 novembre 2022) : 6073. http://dx.doi.org/10.3390/rs14236073.
Texte intégralBurness, Phillip, et Kevin McMullin. « Post-nasal voicing in Japanese classifiers as exceptional triggering : implications for Indexed Constraint Theory ». Canadian Journal of Linguistics/Revue canadienne de linguistique 65, no 4 (9 novembre 2020) : 471–95. http://dx.doi.org/10.1017/cnj.2020.26.
Texte intégralO'Sullivan, Barry. « Automated Modelling and Solving in Constraint Programming ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (5 juillet 2010) : 1493–97. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7530.
Texte intégralMa, Yecheng Jason, Andrew Shen, Osbert Bastani et Jayaraman Dinesh. « Conservative and Adaptive Penalty for Model-Based Safe Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 5 (28 juin 2022) : 5404–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20478.
Texte intégralBai, Wenjun, Changqin Quan et Zhi-Wei Luo. « Improving Generative and Discriminative Modelling Performance by Implementing Learning Constraints in Encapsulated Variational Autoencoders ». Applied Sciences 9, no 12 (21 juin 2019) : 2551. http://dx.doi.org/10.3390/app9122551.
Texte intégralDODARO, CARMINE, THOMAS EITER, PAUL OGRIS et KONSTANTIN SCHEKOTIHIN. « Managing caching strategies for stream reasoning with reinforcement learning ». Theory and Practice of Logic Programming 20, no 5 (septembre 2020) : 625–40. http://dx.doi.org/10.1017/s147106842000037x.
Texte intégralHong, Junyuan, Haotao Wang, Zhangyang Wang et Jiayu Zhou. « Learning Model-Based Privacy Protection under Budget Constraints ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 7702–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16941.
Texte intégralVU, XUAN-HA, et BARRY O'SULLIVAN. « A UNIFYING FRAMEWORK FOR GENERALIZED CONSTRAINT ACQUISITION ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, no 05 (octobre 2008) : 803–33. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008004175.
Texte intégralAbed Alabaddi, Zaid Ahmad, Arwa Hisham Rahahleh et Majd Mohammad Al-Omoush. « Blended E-Learning Constraints from the Viewpoint of Faculty Members ». International Journal of Business and Management 11, no 7 (21 juin 2016) : 180. http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v11n7p180.
Texte intégralChou, Glen, Necmiye Ozay et Dmitry Berenson. « Learning Constraints From Locally-Optimal Demonstrations Under Cost Function Uncertainty ». IEEE Robotics and Automation Letters 5, no 2 (avril 2020) : 3682–90. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2020.2974427.
Texte intégralSalih, Majid Mohammed, Usra Ahmed Jarjis et Nidal Ali Suleiman. « E-learning, application constraints and remedies ». Journal of University of Human Development 2, no 4 (31 décembre 2016) : 290. http://dx.doi.org/10.21928/juhd.v2n4y2016.pp290-317.
Texte intégralZhan, Shanhua, Weijun Sun et Peipei Kang. « Robust Latent Common Subspace Learning for Transferable Feature Representation ». Electronics 11, no 5 (4 mars 2022) : 810. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11050810.
Texte intégralXue, Hansheng, Vijini Mallawaarachchi, Yujia Zhang, Vaibhav Rajan et Yu Lin. « RepBin : Constraint-Based Graph Representation Learning for Metagenomic Binning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 4 (28 juin 2022) : 4637–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20388.
Texte intégralWassermann, Gilbert, et Mark Glickman. « Automated Harmonization of Bass Lines from Bach Chorales : A Hybrid Approach ». Computer Music Journal 43, no 2-3 (juin 2020) : 142–57. http://dx.doi.org/10.1162/comj_a_00523.
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