Articles de revues sur le sujet « Model-agnostic methods »
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Su, Houcheng, Weihao Luo, Daixian Liu, Mengzhu Wang, Jing Tang, Junyang Chen, Cong Wang et Zhenghan Chen. « Sharpness-Aware Model-Agnostic Long-Tailed Domain Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 15091–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29431.
Texte intégralPugnana, Andrea, et Salvatore Ruggieri. « A Model-Agnostic Heuristics for Selective Classification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9461–69. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26133.
Texte intégralSatrya, Wahyu Fadli, et Ji-Hoon Yun. « Combining Model-Agnostic Meta-Learning and Transfer Learning for Regression ». Sensors 23, no 2 (4 janvier 2023) : 583. http://dx.doi.org/10.3390/s23020583.
Texte intégralAtallah, Rasha Ragheb, Amirrudin Kamsin, Maizatul Akmar Ismail et Ahmad Sami Al-Shamayleh. « NEURAL NETWORK WITH AGNOSTIC META-LEARNING MODEL FOR FACE-AGING RECOGNITION ». Malaysian Journal of Computer Science 35, no 1 (31 janvier 2022) : 56–69. http://dx.doi.org/10.22452/mjcs.vol35no1.4.
Texte intégralZafar, Muhammad Rehman, et Naimul Khan. « Deterministic Local Interpretable Model-Agnostic Explanations for Stable Explainability ». Machine Learning and Knowledge Extraction 3, no 3 (30 juin 2021) : 525–41. http://dx.doi.org/10.3390/make3030027.
Texte intégralTak, Jae-Ho, et Byung-Woo Hong. « Enhancing Model Agnostic Meta-Learning via Gradient Similarity Loss ». Electronics 13, no 3 (29 janvier 2024) : 535. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13030535.
Texte intégralHou, Xiaoyu, Jihui Xu, Jinming Wu et Huaiyu Xu. « Cross Domain Adaptation of Crowd Counting with Model-Agnostic Meta-Learning ». Applied Sciences 11, no 24 (17 décembre 2021) : 12037. http://dx.doi.org/10.3390/app112412037.
Texte intégralChen, Zhouyuan, Zhichao Lian et Zhe Xu. « Interpretable Model-Agnostic Explanations Based on Feature Relationships for High-Performance Computing ». Axioms 12, no 10 (23 octobre 2023) : 997. http://dx.doi.org/10.3390/axioms12100997.
Texte intégralHu, Cong, Kai Xu, Zhengqiu Zhu, Long Qin et Quanjun Yin. « Multi-Agent Chronological Planning with Model-Agnostic Meta Reinforcement Learning ». Applied Sciences 13, no 16 (11 août 2023) : 9174. http://dx.doi.org/10.3390/app13169174.
Texte intégralXue, Tianfang, et Haibin Yu. « Unbiased Model-Agnostic Metalearning Algorithm for Learning Target-Driven Visual Navigation Policy ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (8 décembre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5620751.
Texte intégralMoskalenko, V. V. « MODEL-AGNOSTIC META-LEARNING FOR RESILIENCE OPTIMIZATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM ». Radio Electronics, Computer Science, Control, no 2 (30 juin 2023) : 79. http://dx.doi.org/10.15588/1607-3274-2023-2-9.
Texte intégralSchmidt, Henri, Palash Sashittal et Benjamin J. Raphael. « A zero-agnostic model for copy number evolution in cancer ». PLOS Computational Biology 19, no 11 (9 novembre 2023) : e1011590. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011590.
Texte intégralHasan, Md Mahmudul. « Understanding Model Predictions : A Comparative Analysis of SHAP and LIME on Various ML Algorithms ». Journal of Scientific and Technological Research 5, no 1 (2024) : 17–26. http://dx.doi.org/10.59738/jstr.v5i1.23(17-26).eaqr5800.
Texte intégralLabaien Soto, Jokin, Ekhi Zugasti Uriguen et Xabier De Carlos Garcia. « Real-Time, Model-Agnostic and User-Driven Counterfactual Explanations Using Autoencoders ». Applied Sciences 13, no 5 (24 février 2023) : 2912. http://dx.doi.org/10.3390/app13052912.
Texte intégralSun, Yifei, Cheng Song, Feng Lu, Wei Li, Hai Jin et Albert Y. Zomaya. « ES-Mask : Evolutionary Strip Mask for Explaining Time Series Prediction (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 16342–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27031.
Texte intégralWu, Gang, Junjun Jiang, Kui Jiang et Xianming Liu. « Learning from History : Task-agnostic Model Contrastive Learning for Image Restoration ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 6 (24 mars 2024) : 5976–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28412.
Texte intégralLi, Ding, Yan Liu et Jun Huang. « Assessment of Software Vulnerability Contributing Factors by Model-Agnostic Explainable AI ». Machine Learning and Knowledge Extraction 6, no 2 (16 mai 2024) : 1087–113. http://dx.doi.org/10.3390/make6020050.
Texte intégralChen, Mingyang, Wen Zhang, Zhen Yao, Yushan Zhu, Yang Gao, Jeff Z. Pan et Huajun Chen. « Entity-Agnostic Representation Learning for Parameter-Efficient Knowledge Graph Embedding ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 4182–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25535.
Texte intégralShozu, Kanto, Masaaki Komatsu, Akira Sakai, Reina Komatsu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Suguru Yasutomi et al. « Model-Agnostic Method for Thoracic Wall Segmentation in Fetal Ultrasound Videos ». Biomolecules 10, no 12 (17 décembre 2020) : 1691. http://dx.doi.org/10.3390/biom10121691.
Texte intégralAlinia, Parastoo, Asiful Arefeen, Zhila Esna Ashari, Seyed Iman Mirzadeh et Hassan Ghasemzadeh. « Model-Agnostic Structural Transfer Learning for Cross-Domain Autonomous Activity Recognition ». Sensors 23, no 14 (12 juillet 2023) : 6337. http://dx.doi.org/10.3390/s23146337.
Texte intégralApicella, A., F. Isgrò, R. Prevete et G. Tamburrini. « Middle-Level Features for the Explanation of Classification Systems by Sparse Dictionary Methods ». International Journal of Neural Systems 30, no 08 (14 juillet 2020) : 2050040. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065720500409.
Texte intégralDiprose, William K., Nicholas Buist, Ning Hua, Quentin Thurier, George Shand et Reece Robinson. « Physician understanding, explainability, and trust in a hypothetical machine learning risk calculator ». Journal of the American Medical Informatics Association 27, no 4 (27 février 2020) : 592–600. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz229.
Texte intégralLiu, Jiakang, et Hua Huo. « DFENet : Double Feature Enhanced Class Agnostic Counting Methods ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 6, no 1 (1 décembre 2023) : 70–76. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v6i1.14.
Texte intégralMoon, Jae-pil, Jin-Guk Kim, Choong-Heon Yang et Su-Bin Park. « A Case Study on the Application of Model-agnostic Methods for the Post hoc Interpretation of A Machine Learning Model : ». International Journal of Highway Engineering 24, no 3 (30 juin 2022) : 83–95. http://dx.doi.org/10.7855/ijhe.2022.24.3.083.
Texte intégralLi, Jolen, Christoforos Galazis, Larion Popov, Lev Ovchinnikov, Tatyana Kharybina, Sergey Vesnin, Alexander Losev et Igor Goryanin. « Dynamic Weight Agnostic Neural Networks and Medical Microwave Radiometry (MWR) for Breast Cancer Diagnostics ». Diagnostics 12, no 9 (23 août 2022) : 2037. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12092037.
Texte intégralR, Jain. « Transparency in AI Decision Making : A Survey of Explainable AI Methods and Applications ». Advances in Robotic Technology 2, no 1 (19 janvier 2024) : 1–10. http://dx.doi.org/10.23880/art-16000110.
Texte intégralTOPCU, Deniz. « How to explain a machine learning model : HbA1c classification example ». Journal of Medicine and Palliative Care 4, no 2 (27 mars 2023) : 117–25. http://dx.doi.org/10.47582/jompac.1259507.
Texte intégralVieira, Carla Piazzon Ramos, et Luciano Antonio Digiampietri. « A study about Explainable Articial Intelligence : using decision tree to explain SVM ». Revista Brasileira de Computação Aplicada 12, no 1 (8 janvier 2020) : 113–21. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247.
Texte intégralNoviandy, Teuku Rizky, Ghalieb Mutig Idroes, Irsan Hardi, Mohd Afjal et Samrat Ray. « A Model-Agnostic Interpretability Approach to Predicting Customer Churn in the Telecommunications Industry ». Infolitika Journal of Data Science 2, no 1 (27 mai 2024) : 34–44. http://dx.doi.org/10.60084/ijds.v2i1.199.
Texte intégralThakur, Siddhesh, Jimit Doshi, Sung Min Ha, Gaurav Shukla, Aikaterini Kotrotsou, Sanjay Talbar, Uday Kulkarni et al. « NIMG-40. ROBUST MODALITY-AGNOSTIC SKULL-STRIPPING IN PRESENCE OF DIFFUSE GLIOMA : A MULTI-INSTITUTIONAL STUDY ». Neuro-Oncology 21, Supplement_6 (novembre 2019) : vi170. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz175.710.
Texte intégralGunel, Kadir, et Mehmet Fatih Amasyali. « Boosting Lightweight Sentence Embeddings with Knowledge Transfer from Advanced Models : A Model-Agnostic Approach ». Applied Sciences 13, no 23 (22 novembre 2023) : 12586. http://dx.doi.org/10.3390/app132312586.
Texte intégralKedar, Ms Mayuri Manish. « Exploring the Effectiveness of SHAP over other Explainable AI Methods ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 06 (6 juin 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem35556.
Texte intégralGilo, Daniel, et Shaul Markovitch. « A General Search-Based Framework for Generating Textual Counterfactual Explanations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 16 (24 mars 2024) : 18073–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i16.29764.
Texte intégralSong, Rui, Fausto Giunchiglia, Yingji Li, Mingjie Tian et Hao Xu. « TACIT : A Target-Agnostic Feature Disentanglement Framework for Cross-Domain Text Classification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 17 (24 mars 2024) : 18999–9007. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29866.
Texte intégralWang, Kewei, Yizheng Wu, Zhiyu Pan, Xingyi Li, Ke Xian, Zhe Wang, Zhiguo Cao et Guosheng Lin. « Semi-supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label Regeneration and BEVMix ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 6 (24 mars 2024) : 5490–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28358.
Texte intégralLin, Weiping, Zhenfeng Zhuang, Lequan Yu et Liansheng Wang. « Boosting Multiple Instance Learning Models for Whole Slide Image Classification : A Model-Agnostic Framework Based on Counterfactual Inference ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 4 (24 mars 2024) : 3477–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28135.
Texte intégralRonchetti, Franco, Facundo Quiroga, Ulises Jeremias Cornejo Fandos, Gastón Gustavo Rios, Pedro Dal Bianco, Waldo Hasperué et Laura Lanzarini. « comparison of small sample methods for Handshape Recognition ». Journal of Computer Science and Technology 23, no 1 (3 avril 2023) : e03. http://dx.doi.org/10.24215/16666038.23.e03.
Texte intégralDemertzis, Konstantinos, et Lazaros Iliadis. « GeoAI : A Model-Agnostic Meta-Ensemble Zero-Shot Learning Method for Hyperspectral Image Analysis and Classification ». Algorithms 13, no 3 (7 mars 2020) : 61. http://dx.doi.org/10.3390/a13030061.
Texte intégralFan, Xinchen, Lancheng Zou, Ziwu Liu, Yanru He, Lian Zou et Ruan Chi. « CSAC-Net : Fast Adaptive sEMG Recognition through Attention Convolution Network and Model-Agnostic Meta-Learning ». Sensors 22, no 10 (11 mai 2022) : 3661. http://dx.doi.org/10.3390/s22103661.
Texte intégralSaarela, Mirka, et Lilia Geogieva. « Robustness, Stability, and Fidelity of Explanations for a Deep Skin Cancer Classification Model ». Applied Sciences 12, no 19 (23 septembre 2022) : 9545. http://dx.doi.org/10.3390/app12199545.
Texte intégralWinder, Isabelle, et Nick Winder. « An agnostic approach to ancient landscapes ». Journal of Archaeology and Ancient History, no 9 (13 février 2023) : 1–30. http://dx.doi.org/10.33063/jaah.vi9.130.
Texte intégralAkhtar, Naveed, et Mohammad Amir Asim Khan Jalwana. « Rethinking Interpretation : Input-Agnostic Saliency Mapping of Deep Visual Classifiers ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 1 (26 juin 2023) : 178–86. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25089.
Texte intégralPruthi, Danish, Rachit Bansal, Bhuwan Dhingra, Livio Baldini Soares, Michael Collins, Zachary C. Lipton, Graham Neubig et William W. Cohen. « Evaluating Explanations : How Much Do Explanations from the Teacher Aid Students ? » Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022) : 359–75. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00465.
Texte intégralMentias, Amgad, Eric D. Peterson, Neil Keshvani, Dharam J. Kumbhani, Clyde W. Yancy, Alanna A. Morris, Larry A. Allen et al. « Achieving Equity in Hospital Performance Assessments Using Composite Race-Specific Measures of Risk-Standardized Readmission and Mortality Rates for Heart Failure ». Circulation 147, no 15 (11 avril 2023) : 1121–33. http://dx.doi.org/10.1161/circulationaha.122.061995.
Texte intégralYarlagadda, Sri Kalyan, Daniel Mas Montserrat, David Güera, Carol J. Boushey, Deborah A. Kerr et Fengqing Zhu. « Saliency-Aware Class-Agnostic Food Image Segmentation ». ACM Transactions on Computing for Healthcare 2, no 3 (juillet 2021) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1145/3440274.
Texte intégralSun, Chenyu, Hangwei Qian et Chunyan Miao. « CUDC : A Curiosity-Driven Unsupervised Data Collection Method with Adaptive Temporal Distances for Offline Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 15145–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29437.
Texte intégralPetrescu, Livia, Cătălin Petrescu, Ana Oprea, Oana Mitruț, Gabriela Moise, Alin Moldoveanu et Florica Moldoveanu. « Machine Learning Methods for Fear Classification Based on Physiological Features ». Sensors 21, no 13 (1 juillet 2021) : 4519. http://dx.doi.org/10.3390/s21134519.
Texte intégralRangwala, Murtaza, Jun Liu, Kulbir Singh Ahluwalia, Shayan Ghajar, Harnaik Singh Dhami, Benjamin F. Tracy, Pratap Tokekar et Ryan K. Williams. « DeepPaSTL : Spatio-Temporal Deep Learning Methods for Predicting Long-Term Pasture Terrains Using Synthetic Datasets ». Agronomy 11, no 11 (5 novembre 2021) : 2245. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy11112245.
Texte intégralChristensen, Cade, Torrey Wagner et Brent Langhals. « Year-Independent Prediction of Food Insecurity Using Classical and Neural Network Machine Learning Methods ». AI 2, no 2 (23 mai 2021) : 244–60. http://dx.doi.org/10.3390/ai2020015.
Texte intégralYamazawa, Erika, Satoshi Takahashi, Shota Tanaka, Wataru Takahashi, Takahiro Nakamoto, Shunsaku Takayanagi, Yosuke Kitagawa et al. « RARE-16. A NOVEL RADIOMICS MODEL DIFFERENTIATING CHORDOMA AND CHONDROSARCOMA ». Neuro-Oncology 21, Supplement_6 (novembre 2019) : vi224—vi225. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz175.939.
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