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Oh, Se Eun, Nate Mathews, Mohammad Saidur Rahman, Matthew Wright et Nicholas Hopper. « GANDaLF : GAN for Data-Limited Fingerprinting ». Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2021, no 2 (29 janvier 2021) : 305–22. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2021-0029.
Texte intégralTriantafillou, Sofia, et Greg Cooper. « Learning Adjustment Sets from Observational and Limited Experimental Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 9940–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17194.
Texte intégralZhao, Yao, Dong Joo Rhee, Carlos Cardenas, Laurence E. Court et Jinzhong Yang. « Training deep‐learning segmentation models from severely limited data ». Medical Physics 48, no 4 (19 février 2021) : 1697–706. http://dx.doi.org/10.1002/mp.14728.
Texte intégralKim, Minjeong, Yujung Gil, Yuyeon Kim et Jihie Kim. « Deep-Learning-Based Scalp Image Analysis Using Limited Data ». Electronics 12, no 6 (14 mars 2023) : 1380. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061380.
Texte intégralChen, Jiaao, Derek Tam, Colin Raffel, Mohit Bansal et Diyi Yang. « An Empirical Survey of Data Augmentation for Limited Data Learning in NLP ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 11 (2023) : 191–211. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00542.
Texte intégralHan, Te, Chao Liu, Rui Wu et Dongxiang Jiang. « Deep transfer learning with limited data for machinery fault diagnosis ». Applied Soft Computing 103 (mai 2021) : 107150. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107150.
Texte intégralJi, Xuefei, Jue Wang, Ye Li, Qiang Sun, Shi Jin et Tony Q. S. Quek. « Data-Limited Modulation Classification With a CVAE-Enhanced Learning Model ». IEEE Communications Letters 24, no 10 (octobre 2020) : 2191–95. http://dx.doi.org/10.1109/lcomm.2020.3004877.
Texte intégralForestier, Germain, et Cédric Wemmert. « Semi-supervised learning using multiple clusterings with limited labeled data ». Information Sciences 361-362 (septembre 2016) : 48–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.04.040.
Texte intégralWen, Jiahui, et Zhiying Wang. « Learning general model for activity recognition with limited labelled data ». Expert Systems with Applications 74 (mai 2017) : 19–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.01.002.
Texte intégralZhang, Ansi, Shaobo Li, Yuxin Cui, Wanli Yang, Rongzhi Dong et Jianjun Hu. « Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning ». IEEE Access 7 (2019) : 110895–904. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2934233.
Texte intégralTulsyan, Aditya, Christopher Garvin et Cenk Undey. « Machine-learning for biopharmaceutical batch process monitoring with limited data ». IFAC-PapersOnLine 51, no 18 (2018) : 126–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.09.287.
Texte intégralPrasanna Das, Hari, Ryan Tran, Japjot Singh, Xiangyu Yue, Geoffrey Tison, Alberto Sangiovanni-Vincentelli et Costas J. Spanos. « Conditional Synthetic Data Generation for Robust Machine Learning Applications with Limited Pandemic Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 11792–800. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21435.
Texte intégralZhou, Renzhe, Chen-Xiao Gao, Zongzhang Zhang et Yang Yu. « Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data Limitations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 17132–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29658.
Texte intégralGuo, Runze, Bei Sun, Xiaotian Qiu, Shaojing Su, Zhen Zuo et Peng Wu. « Fine-Grained Recognition of Surface Targets with Limited Data ». Electronics 9, no 12 (2 décembre 2020) : 2044. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9122044.
Texte intégralBernatchez, Renaud, Audrey Durand et Flavie Lavoie-Cardinal. « Annotation Cost-Sensitive Deep Active Learning with Limited Data (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12913–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21593.
Texte intégralAlzubaidi, Laith, Muthana Al-Amidie, Ahmed Al-Asadi, Amjad J. Humaidi, Omran Al-Shamma, Mohammed A. Fadhel, Jinglan Zhang, J. Santamaría et Ye Duan. « Novel Transfer Learning Approach for Medical Imaging with Limited Labeled Data ». Cancers 13, no 7 (30 mars 2021) : 1590. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13071590.
Texte intégralAyaz, Adeeba, Maddu Rajesh, Shailesh Kumar Singh et Shaik Rehana. « Estimation of reference evapotranspiration using machine learning models with limited data ». AIMS Geosciences 7, no 3 (2021) : 268–90. http://dx.doi.org/10.3934/geosci.2021016.
Texte intégralMazumder, Pratik, et Pravendra Singh. « Protected attribute guided representation learning for bias mitigation in limited data ». Knowledge-Based Systems 244 (mai 2022) : 108449. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108449.
Texte intégralBardis, Michelle, Roozbeh Houshyar, Chanon Chantaduly, Alexander Ushinsky, Justin Glavis-Bloom, Madeleine Shaver, Daniel Chow, Edward Uchio et Peter Chang. « Deep Learning with Limited Data : Organ Segmentation Performance by U-Net ». Electronics 9, no 8 (26 juillet 2020) : 1199. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9081199.
Texte intégralKrishnagopal, Sanjukta, Yiannis Aloimonos et Michelle Girvan. « Similarity Learning and Generalization with Limited Data : A Reservoir Computing Approach ». Complexity 2018 (1 novembre 2018) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6953836.
Texte intégralTufek, Nilay, Murat Yalcin, Mucahit Altintas, Fatma Kalaoglu, Yi Li et Senem Kursun Bahadir. « Human Action Recognition Using Deep Learning Methods on Limited Sensory Data ». IEEE Sensors Journal 20, no 6 (15 mars 2020) : 3101–12. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2019.2956901.
Texte intégralHuang, Jianqing, Hecong Liu, Jinghang Dai et Weiwei Cai. « Reconstruction for limited-data nonlinear tomographic absorption spectroscopy via deep learning ». Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 218 (octobre 2018) : 187–93. http://dx.doi.org/10.1016/j.jqsrt.2018.07.011.
Texte intégralTorres, Alfonso F., Wynn R. Walker et Mac McKee. « Forecasting daily potential evapotranspiration using machine learning and limited climatic data ». Agricultural Water Management 98, no 4 (février 2011) : 553–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.agwat.2010.10.012.
Texte intégralHolzer, Jorge, et Qian Qu. « Confidence of the trembling hand : Bayesian learning with data-limited stocks ». Natural Resource Modeling 31, no 2 (12 mars 2018) : e12164. http://dx.doi.org/10.1111/nrm.12164.
Texte intégralNiezgoda, Stephen R., et Jared Glover. « Unsupervised Learning for Efficient Texture Estimation From Limited Discrete Orientation Data ». Metallurgical and Materials Transactions A 44, no 11 (22 février 2013) : 4891–905. http://dx.doi.org/10.1007/s11661-013-1653-7.
Texte intégralZhang, Jialin, Mairidan Wushouer, Gulanbaier Tuerhong et Hanfang Wang. « Semi-Supervised Learning for Robust Emotional Speech Synthesis with Limited Data ». Applied Sciences 13, no 9 (6 mai 2023) : 5724. http://dx.doi.org/10.3390/app13095724.
Texte intégralShin, Hyunkyung, Hyeonung Shin, Wonje Choi, Jaesung Park, Minjae Park, Euiyul Koh et Honguk Woo. « Sample-Efficient Deep Learning Techniques for Burn Severity Assessment with Limited Data Conditions ». Applied Sciences 12, no 14 (21 juillet 2022) : 7317. http://dx.doi.org/10.3390/app12147317.
Texte intégralDYCHKA, Ivan, Kateryna POTAPOVA, Liliya VOVK, Vasyl MELIUKH et Olga VEDENIEIEVA. « ADAPTIVE DOMAIN-SPECIFIC NAMED ENTITY RECOGNITION METHOD WITH LIMITED DATA ». MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES, no 1 (28 mars 2024) : 82–92. http://dx.doi.org/10.31891/2219-9365-2024-77-11.
Texte intégralAthey, Susan, et Stefan Wager. « Policy Learning With Observational Data ». Econometrica 89, no 1 (2021) : 133–61. http://dx.doi.org/10.3982/ecta15732.
Texte intégralRadino, Radino, et Lia Fatika Yiyi Permatasari. « PAI Teacher Strategy in Improving Learning Effectiveness in Limited Face-to-Face Learning ». Jurnal Pendidikan Agama Islam 19, no 2 (31 décembre 2022) : 249–62. http://dx.doi.org/10.14421/jpai.2022.192-06.
Texte intégralWang, Jingjing, Zheng Liu, Rong Xie et Lei Ran. « Radar HRRP Target Recognition Based on Dynamic Learning with Limited Training Data ». Remote Sensing 13, no 4 (18 février 2021) : 750. http://dx.doi.org/10.3390/rs13040750.
Texte intégralLee, Young-Pyo, Ki-Yeon Kim et Yong Soo Kim. « Comparative Study on Predictive Power of Machine Learning with Limited Data Collection ». Journal of Applied Reliability 19, no 3 (30 septembre 2019) : 210–25. http://dx.doi.org/10.33162/jar.2019.09.19.3.210.
Texte intégralBang, Junseong, Piergiuseppe Di Marco, Hyejeon Shin et Pangun Park. « Deep Transfer Learning-Based Fault Diagnosis Using Wavelet Transform for Limited Data ». Applied Sciences 12, no 15 (25 juillet 2022) : 7450. http://dx.doi.org/10.3390/app12157450.
Texte intégralYang, Qiuju, Yingying Wang et Jie Ren. « Auroral Image Classification With Very Limited Labeled Data Using Few-Shot Learning ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 19 (2022) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2022.3151755.
Texte intégralVillon, Sébastien, Corina Iovan, Morgan Mangeas, Thomas Claverie, David Mouillot, Sébastien Villéger et Laurent Vigliola. « Automatic underwater fish species classification with limited data using few-shot learning ». Ecological Informatics 63 (juillet 2021) : 101320. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101320.
Texte intégralOh, Yujin, Sangjoon Park et Jong Chul Ye. « Deep Learning COVID-19 Features on CXR Using Limited Training Data Sets ». IEEE Transactions on Medical Imaging 39, no 8 (août 2020) : 2688–700. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2020.2993291.
Texte intégralSaufi, Syahril Ramadhan, Zair Asrar Bin Ahmad, Mohd Salman Leong et Meng Hee Lim. « Gearbox Fault Diagnosis Using a Deep Learning Model With Limited Data Sample ». IEEE Transactions on Industrial Informatics 16, no 10 (octobre 2020) : 6263–71. http://dx.doi.org/10.1109/tii.2020.2967822.
Texte intégralXue, Yongjian, et Pierre Beauseroy. « Transfer learning for one class SVM adaptation to limited data distribution change ». Pattern Recognition Letters 100 (décembre 2017) : 117–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2017.10.030.
Texte intégralSeliya, Naeem, et Taghi M. Khoshgoftaar. « Software quality estimation with limited fault data : a semi-supervised learning perspective ». Software Quality Journal 15, no 3 (10 août 2007) : 327–44. http://dx.doi.org/10.1007/s11219-007-9013-8.
Texte intégralBieker, Katharina, Sebastian Peitz, Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz et Michael Dellnitz. « Deep model predictive flow control with limited sensor data and online learning ». Theoretical and Computational Fluid Dynamics 34, no 4 (12 mars 2020) : 577–91. http://dx.doi.org/10.1007/s00162-020-00520-4.
Texte intégralLuo, Xihaier, et Ahsan Kareem. « Bayesian deep learning with hierarchical prior : Predictions from limited and noisy data ». Structural Safety 84 (mai 2020) : 101918. http://dx.doi.org/10.1016/j.strusafe.2019.101918.
Texte intégralChan, Zeke S. H., H. W. Ngan, A. B. Rad, A. K. David et N. Kasabov. « Short-term ANN load forecasting from limited data using generalization learning strategies ». Neurocomputing 70, no 1-3 (décembre 2006) : 409–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2005.12.131.
Texte intégralJain, Sanjay, et Efim Kinber. « Learning languages from positive data and a limited number of short counterexamples ». Theoretical Computer Science 389, no 1-2 (décembre 2007) : 190–218. http://dx.doi.org/10.1016/j.tcs.2007.08.010.
Texte intégralWagenaar, Dennis, Jurjen de Jong et Laurens M. Bouwer. « Multi-variable flood damage modelling with limited data using supervised learning approaches ». Natural Hazards and Earth System Sciences 17, no 9 (29 septembre 2017) : 1683–96. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-17-1683-2017.
Texte intégralFuhg, Jan Niklas, Craig M. Hamel, Kyle Johnson, Reese Jones et Nikolaos Bouklas. « Modular machine learning-based elastoplasticity : Generalization in the context of limited data ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 407 (mars 2023) : 115930. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2023.115930.
Texte intégralJeon, Byung-Ki, et Eui-Jong Kim. « Solar irradiance prediction using reinforcement learning pre-trained with limited historical data ». Energy Reports 10 (novembre 2023) : 2513–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.egyr.2023.09.042.
Texte intégralMostafa, Reham R., Ozgur Kisi, Rana Muhammad Adnan, Tayeb Sadeghifar et Alban Kuriqi. « Modeling Potential Evapotranspiration by Improved Machine Learning Methods Using Limited Climatic Data ». Water 15, no 3 (25 janvier 2023) : 486. http://dx.doi.org/10.3390/w15030486.
Texte intégralMohammad Talebzadeh, Abolfazl Sodagartojgi, Zahra Moslemi, Sara Sedighi, Behzad Kazemi et Faezeh Akbari. « Deep learning-based retinal abnormality detection from OCT images with limited data ». World Journal of Advanced Research and Reviews 21, no 3 (30 mars 2024) : 690–98. http://dx.doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.3.0716.
Texte intégralShe, Daoming, Zhichao Yang, Yudan Duan, Xiaoan Yan, Jin Chen et Yaoming Li. « A meta transfer learning method for gearbox fault diagnosis with limited data ». Measurement Science and Technology 35, no 8 (9 mai 2024) : 086114. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad4665.
Texte intégralCagliero, Luca, Lorenzo Canale et Laura Farinetti. « Data-Driven Analysis of Student Engagement in Time-Limited Computer Laboratories ». Algorithms 16, no 10 (2 octobre 2023) : 464. http://dx.doi.org/10.3390/a16100464.
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