Articles de revues sur le sujet « Machine Learning, Artificial Intelligence, Regularization Methods »
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Abidine, M’hamed Bilal, et Belkacem Fergani. « Activity recognition from smartphone data using weighted learning methods ». Intelligenza Artificiale 15, no 1 (28 juillet 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.3233/ia-200059.
Texte intégralFokkema, Marjolein, Dragos Iliescu, Samuel Greiff et Matthias Ziegler. « Machine Learning and Prediction in Psychological Assessment ». European Journal of Psychological Assessment 38, no 3 (mai 2022) : 165–75. http://dx.doi.org/10.1027/1015-5759/a000714.
Texte intégralКабанихин, С. И. « Inverse Problems and Artificial Intelligence ». Успехи кибернетики / Russian Journal of Cybernetics, no 3 (11 octobre 2021) : 33–43. http://dx.doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-3-5.
Texte intégralMohammad-Djafari, Ali. « Interaction between Model Based Signal and Image Processing, Machine Learning and Artificial Intelligence ». Proceedings 33, no 1 (28 novembre 2019) : 16. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2019033016.
Texte intégralDif, Nassima, et Zakaria Elberrichi. « Efficient Regularization Framework for Histopathological Image Classification Using Convolutional Neural Networks. » International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 14, no 4 (octobre 2020) : 62–81. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2020100104.
Texte intégralLuo, Yong, Liancheng Yin, Wenchao Bai et Keming Mao. « An Appraisal of Incremental Learning Methods ». Entropy 22, no 11 (22 octobre 2020) : 1190. http://dx.doi.org/10.3390/e22111190.
Texte intégralAlcin, Omer F., Abdulkadir Sengur, Jiang Qian et Melih C. Ince. « OMP-ELM : Orthogonal Matching Pursuit-Based Extreme Learning Machine for Regression ». Journal of Intelligent Systems 24, no 1 (1 mars 2015) : 135–43. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2014-0095.
Texte intégralHomayouni, Haleh, et Eghbal G. Mansoori. « Manifold regularization ensemble clustering with many objectives using unsupervised extreme learning machines ». Intelligent Data Analysis 25, no 4 (9 juillet 2021) : 847–62. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205362.
Texte intégralNayef, Bahera Hani, Siti Norul Huda Sheikh Abdullah, Rossilawati Sulaiman et Zaid Abdi Al Kareem Alyasseri. « VARIANTS OF NEURAL NETWORKS : A REVIEW ». Malaysian Journal of Computer Science 35, no 2 (29 avril 2022) : 158–78. http://dx.doi.org/10.22452/mjcs.vol35no2.5.
Texte intégralCai, Yingfeng, Youguo He, Hai Wang, Xiaoqiang Sun, Long Chen et Haobin Jiang. « Pedestrian detection algorithm in traffic scene based on weakly supervised hierarchical deep model ». International Journal of Advanced Robotic Systems 14, no 1 (14 février 2016) : 172988141769231. http://dx.doi.org/10.1177/1729881417692311.
Texte intégralAlmalki, Yassir Edrees, Abdul Qayyum, Muhammad Irfan, Noman Haider, Adam Glowacz, Fahad Mohammed Alshehri, Sharifa K. Alduraibi et al. « A Novel Method for COVID-19 Diagnosis Using Artificial Intelligence in Chest X-ray Images ». Healthcare 9, no 5 (29 avril 2021) : 522. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare9050522.
Texte intégralSun, Zhenzhen, et Yuanlong Yu. « Robust multi-class feature selection via l2,0-norm regularization minimization ». Intelligent Data Analysis 26, no 1 (14 janvier 2022) : 57–73. http://dx.doi.org/10.3233/ida-205724.
Texte intégralV. Graça, João, Kuzman Ganchev et Ben Taskar. « Learning Tractable Word Alignment Models with Complex Constraints ». Computational Linguistics 36, no 3 (septembre 2010) : 481–504. http://dx.doi.org/10.1162/coli_a_00007.
Texte intégralDou, Wenbang, Weihong Chin et Naoyuki Kubota. « Multi-Scopic Cognitive Memory System for Continuous Gesture Learning ». Biomimetics 8, no 1 (21 février 2023) : 88. http://dx.doi.org/10.3390/biomimetics8010088.
Texte intégralYanishevskaya, N. A., et I. P. Bolodurina. « APPLICATION OF COMPUTER VISION TECHNOLOGIES FOR THE DEVELOPMENT OF A MODEL FOR THE RECOGNITION OF LESIONS OF CULTIVATED PLANTS ». Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control & ; Radioelectronics 21, no 3 (août 2021) : 5–13. http://dx.doi.org/10.14529/ctcr210301.
Texte intégralMohiuddin, Tasnim, et Shafiq Joty. « Unsupervised Word Translation with Adversarial Autoencoder ». Computational Linguistics 46, no 2 (juin 2020) : 257–88. http://dx.doi.org/10.1162/coli_a_00374.
Texte intégralIchihashi, Hidetomo, et Katsuhiro Honda. « Application of Kernel Trick to Fuzzy c-Means with Regularization by K-L Information ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 8, no 6 (20 novembre 2004) : 566–72. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2004.p0566.
Texte intégralVasicek, Daniel. « Artificial intelligence and machine learning : Practical aspects of overfitting and regularization ». Information Services & ; Use 39, no 4 (6 février 2020) : 281–89. http://dx.doi.org/10.3233/isu-190059.
Texte intégralGuo, Lihua. « Extreme Learning Machine with Elastic Net Regularization ». Intelligent Automation & ; Soft Computing 26, no 3 (2020) : 421–27. http://dx.doi.org/10.32604/iasc.2020.013918.
Texte intégralZhang, Boyang, Zhao Ma, Yingyi Liu, Haiwen Yuan et Lingjie Sun. « Ensemble based reactivated regularization extreme learning machine for classification ». Neurocomputing 275 (janvier 2018) : 255–66. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.07.018.
Texte intégralSerey, Joel, Luis Quezada, Miguel Alfaro, Guillermo Fuertes, Manuel Vargas, Rodrigo Ternero, Jorge Sabattin, Claudia Duran et Sebastian Gutierrez. « Artificial Intelligence Methodologies for Data Management ». Symmetry 13, no 11 (29 octobre 2021) : 2040. http://dx.doi.org/10.3390/sym13112040.
Texte intégralEt. al., D. Saravanan ,. « Predict and Measure Air Quality Monitoring System Using Machine Learning ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 2 (10 avril 2021) : 2562–71. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i2.2217.
Texte intégralShui, Changjian, Boyu Wang et Christian Gagné. « On the benefits of representation regularization in invariance based domain generalization ». Machine Learning 111, no 3 (1 janvier 2022) : 895–915. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-06080-w.
Texte intégralWeiss, S. M., et N. Indurkhya. « Rule-based Machine Learning Methods for Functional Prediction ». Journal of Artificial Intelligence Research 3 (1 décembre 1995) : 383–403. http://dx.doi.org/10.1613/jair.199.
Texte intégralHein, Helle, et Ljubov Jaanuska. « Comparison of machine learning methods for crack localization ». Acta et Commentationes Universitatis Tartuensis de Mathematica 23, no 1 (9 août 2019) : 125–42. http://dx.doi.org/10.12697/acutm.2019.23.13.
Texte intégralAlspector, Joshua, et Thomas Dietterich. « DARPA’s Role in Machine Learning ». AI Magazine 41, no 2 (23 juin 2020) : 36–48. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v41i2.5298.
Texte intégralPatil, Shruti, Vijayakumar Varadarajan, Siddiqui Mohd Mazhar, Abdulwodood Sahibzada, Nihal Ahmed, Onkar Sinha, Satish Kumar, Kailash Shaw et Ketan Kotecha. « Explainable Artificial Intelligence for Intrusion Detection System ». Electronics 11, no 19 (27 septembre 2022) : 3079. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193079.
Texte intégralPettit, Rowland W., Robert Fullem, Chao Cheng et Christopher I. Amos. « Artificial intelligence, machine learning, and deep learning for clinical outcome prediction ». Emerging Topics in Life Sciences 5, no 6 (20 décembre 2021) : 729–45. http://dx.doi.org/10.1042/etls20210246.
Texte intégralZhou, Yong, Beizuo Liu, Shixiong Xia et Bing Liu. « Semi-supervised extreme learning machine with manifold and pairwise constraints regularization ». Neurocomputing 149 (février 2015) : 180–86. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.073.
Texte intégralCampos Souza, Paulo Vitor De, Augusto Junio Guimaraes, Vanessa Souza Ararújo, Thiago Silva Rezende et Vinicius Jonathan Silva Araújo. « Fuzzy Neural Networks based on Fuzzy Logic Neurons Regularized by Resampling Techniques and Regularization Theory for Regression Problems ». Inteligencia Artificial 21, no 62 (9 novembre 2018) : 114. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol22iss63pp114-133.
Texte intégralJurewicz, Mateusz, et Leon Derczynski. « Set-to-Sequence Methods in Machine Learning : A Review ». Journal of Artificial Intelligence Research 71 (12 août 2021) : 885–924. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12839.
Texte intégralZharikova, E. P., J. Yu Grigoriev et A. L. Grigorieva. « Artificial Intelligence Methods for Detecting Water Pollution ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 988, no 2 (1 février 2022) : 022082. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/988/2/022082.
Texte intégralBargagli Stoffi, Falco J., Gustavo Cevolani et Giorgio Gnecco. « Simple Models in Complex Worlds : Occam’s Razor and Statistical Learning Theory ». Minds and Machines 32, no 1 (mars 2022) : 13–42. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-022-09592-z.
Texte intégralHashimoto, Daniel A., Elan Witkowski, Lei Gao, Ozanan Meireles et Guy Rosman. « Artificial Intelligence in Anesthesiology ». Anesthesiology 132, no 2 (1 février 2020) : 379–94. http://dx.doi.org/10.1097/aln.0000000000002960.
Texte intégralBektaş, Mustafa, Babs M. Zonderhuis, Henk A. Marquering, Jaime Costa Pereira, George L. Burchell et Donald L. van der Peet. « Artificial intelligence in hepatFIGopancreaticobiliary surgery : a systematic review ». Artificial Intelligence Surgery 2, no 3 (2022) : 132–43. http://dx.doi.org/10.20517/ais.2022.20.
Texte intégralShi, Tianyi, Wei Huang, Man Zhang et Jingyue Wu. « Application of Artificial Intelligence in Material Testing ». Highlights in Science, Engineering and Technology 1 (14 juin 2022) : 171–74. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v1i.445.
Texte intégralWu, Chengyuan, et Carol Anne Hargreaves. « Topological Machine Learning for Mixed Numeric and Categorical Data ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 30, no 05 (août 2021) : 2150025. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213021500251.
Texte intégralTiwari, Tanya, Tanuj Tiwari et Sanjay Tiwari. « How Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning are Radically Different ? » International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 8, no 2 (6 mars 2018) : 1. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse.v8i2.569.
Texte intégralRusova, O., V. Bredikhin et V. Verbytska. « FOCUS ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PREDICTING THE OUTFLOW OF CLIENTS FROM ON-LINE EDUCATION SITES ». Municipal economy of cities 4, no 171 (17 octobre 2022) : 2–6. http://dx.doi.org/10.33042/2522-1809-2022-4-171-2-6.
Texte intégralEl-Nabarawy, Islam, et Ashraf M. Abdelbar. « Advanced learning methods and exponent regularization applied to a high order neural network ». Neural Computing and Applications 25, no 3-4 (3 avril 2014) : 897–910. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1563-7.
Texte intégralTripathi, Diwakar, Damodar Reddy Edla, Annushree Bablani, Alok Kumar Shukla et B. Ramachandra Reddy. « Experimental analysis of machine learning methods for credit score classification ». Progress in Artificial Intelligence 10, no 3 (15 mars 2021) : 217–43. http://dx.doi.org/10.1007/s13748-021-00238-2.
Texte intégralM S, Dharmapriya. « Thesis on Machine Learning Methods and Its Applications ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 10 (31 octobre 2021) : 746–57. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.38506.
Texte intégralAbdelmonem, Ahmed, et Nehal N. Mostafa. « Interpretable Machine Learning Fusion and Data Analytics Models for Anomaly Detection ». Fusion : Practice and Applications 3, no 1 (2021) : 54–69. http://dx.doi.org/10.54216/fpa.030104.
Texte intégralChen, Zihao, Long Hu, Bao-Ting Zhang, Aiping Lu, Yaofeng Wang, Yuanyuan Yu et Ge Zhang. « Artificial Intelligence in Aptamer–Target Binding Prediction ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 7 (30 mars 2021) : 3605. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22073605.
Texte intégralLitman, D. J. « Cue Phrase Classification Using Machine Learning ». Journal of Artificial Intelligence Research 5 (1 septembre 1996) : 53–94. http://dx.doi.org/10.1613/jair.327.
Texte intégralRashidi, Hooman H., Nam K. Tran, Elham Vali Betts, Lydia P. Howell et Ralph Green. « Artificial Intelligence and Machine Learning in Pathology : The Present Landscape of Supervised Methods ». Academic Pathology 6 (1 janvier 2019) : 237428951987308. http://dx.doi.org/10.1177/2374289519873088.
Texte intégralMosteiro, Pablo, Jesse Kuiper, Judith Masthoff, Floortje Scheepers et Marco Spruit. « Bias Discovery in Machine Learning Models for Mental Health ». Information 13, no 5 (5 mai 2022) : 237. http://dx.doi.org/10.3390/info13050237.
Texte intégralSantos, Allan Erlikhman Medeiros, Milene Sabino Lana et Tiago Martins Pereira. « Evaluation of machine learning methods for rock mass classification ». Neural Computing and Applications 34, no 6 (26 octobre 2021) : 4633–42. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-021-06618-y.
Texte intégralGeary, Andrew. « Seismic Soundoff ». Leading Edge 39, no 9 (septembre 2020) : 688. http://dx.doi.org/10.1190/tle39090688.1.
Texte intégralZöller, Marc-André, et Marco F. Huber. « Benchmark and Survey of Automated Machine Learning Frameworks ». Journal of Artificial Intelligence Research 70 (27 janvier 2021) : 409–72. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11854.
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