Littérature scientifique sur le sujet « Multi-multi instance learning »
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Articles de revues sur le sujet "Multi-multi instance learning"
Zhou, Zhi-Hua, Min-Ling Zhang, Sheng-Jun Huang et Yu-Feng Li. « Multi-instance multi-label learning ». Artificial Intelligence 176, no 1 (janvier 2012) : 2291–320. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2011.10.002.
Texte intégralBriggs, Forrest, Xiaoli Z. Fern, Raviv Raich et Qi Lou. « Instance Annotation for Multi-Instance Multi-Label Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 7, no 3 (1 septembre 2013) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/2513092.2500491.
Texte intégralBriggs, Forrest, Xiaoli Z. Fern, Raviv Raich et Qi Lou. « Instance Annotation for Multi-Instance Multi-Label Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 7, no 3 (septembre 2013) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/2500491.
Texte intégralHuang, Sheng-Jun, Wei Gao et Zhi-Hua Zhou. « Fast Multi-Instance Multi-Label Learning ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, no 11 (1 novembre 2019) : 2614–27. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2861732.
Texte intégralPei, Yuanli, et Xiaoli Z. Fern. « Constrained instance clustering in multi-instance multi-label learning ». Pattern Recognition Letters 37 (février 2014) : 107–14. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2013.07.002.
Texte intégralXing, Yuying, Guoxian Yu, Carlotta Domeniconi, Jun Wang, Zili Zhang et Maozu Guo. « Multi-View Multi-Instance Multi-Label Learning Based on Collaborative Matrix Factorization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 5508–15. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015508.
Texte intégralOhkura, Kazuhiro, et Ryota Washizaki. « Robust Instance-Based Reinforcement Learning for Multi-Robot Systems(Multi-agent and Learning,Session : TP2-A) ». Abstracts of the international conference on advanced mechatronics : toward evolutionary fusion of IT and mechatronics : ICAM 2004.4 (2004) : 51. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeicam.2004.4.51_1.
Texte intégralSun, Yu-Yin, Michael Ng et Zhi-Hua Zhou. « Multi-Instance Dimensionality Reduction ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 587–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7700.
Texte intégralJIANG, Yuan, Zhi-Hua ZHOU et Yue ZHU. « Multi-instance multi-label new label learning ». SCIENTIA SINICA Informationis 48, no 12 (1 décembre 2018) : 1670–80. http://dx.doi.org/10.1360/n112018-00143.
Texte intégralWang, Wei, et ZhiHua Zhou. « Learnability of multi-instance multi-label learning ». Chinese Science Bulletin 57, no 19 (28 avril 2012) : 2488–91. http://dx.doi.org/10.1007/s11434-012-5133-z.
Texte intégralThèses sur le sujet "Multi-multi instance learning"
Foulds, James Richard. « Learning Instance Weights in Multi-Instance Learning ». The University of Waikato, 2008. http://hdl.handle.net/10289/2460.
Texte intégralDong, Lin. « A Comparison of Multi-instance Learning Algorithms ». The University of Waikato, 2006. http://hdl.handle.net/10289/2453.
Texte intégralXu, Xin. « Statistical Learning in Multiple Instance Problems ». The University of Waikato, 2003. http://hdl.handle.net/10289/2328.
Texte intégralWang, Wei. « Event Detection and Extraction from News Articles ». Diss., Virginia Tech, 2018. http://hdl.handle.net/10919/82238.
Texte intégralPh. D.
Wang, Xiaoguang. « Design and Analysis of Techniques for Multiple-Instance Learning in the Presence of Balanced and Skewed Class Distributions ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2015. http://hdl.handle.net/10393/32184.
Texte intégralMelki, Gabriella A. « Novel Support Vector Machines for Diverse Learning Paradigms ». VCU Scholars Compass, 2018. https://scholarscompass.vcu.edu/etd/5630.
Texte intégralQuispe, Sonia Castelo. « Uma abordagem visual para apoio ao aprendizado multi-instâncias ». Universidade de São Paulo, 2015. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012016-095352/.
Texte intégralMultiple-instance learning (MIL) is a paradigm of machine learning that aims at classifying a set (bags) of objects (instances), assigning labels only to the bags. In MIL, only the labels of bags are available for training while the labels of instances in bags are unknown. This problem is often addressed by selecting an instance to represent each bag, transforming a MIL problem into a standard supervised learning. However, there is no user support to assess this process. In this work, we propose a multi-scale tree-based visualization called MILTree that supports users in tasks related to MIL, and also two new instance selection methods called MILTree-SI and MILTree-Med to improve MIL models. MILTree is a two-level tree layout, where the first level projects bags, and the second level projects the instances belonging to each bag, allowing the user to understand the data multi-instance in an intuitive way. The developed selection methods define instance prototypes of each bag, which is important to achieve high accuracy in multi-instance classification. Both methods use the MILTree layout to visually update instance prototypes and can handle binary and multiple-class datasets. In order to classify the bags we use a SVM classifier. Moreover, with support of MILTree layout one can also update the classification model by changing the training set in order to obtain a better classifier. Experimental results validate the effectiveness of our approach, showing that visual mining by MILTree can help the users in MIL classification scenarios.
Zoghlami, Manel. « Multiple instance learning for sequence data : Application on bacterial ionizing radiation resistance prediction ». Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2019. http://www.theses.fr/2019CLFAC078.
Texte intégralIn Multiple Instance Learning (MIL) problem for sequence data, the instances inside the bags aresequences. In some real world applications such as bioinformatics, comparing a random couple ofsequences makes no sense. In fact, each instance may have structural and/or functional relationshipwith instances of other bags. Thus, the classification task should take into account this across bagrelationship. In this thesis, we present two novel MIL approaches for sequence data classificationnamed ABClass and ABSim. ABClass extracts motifs from related instances and use them to encodesequences. A discriminative classifier is then applied to compute a partial classification result for eachset of related sequences. ABSim uses a similarity measure to discriminate the related instances andto compute a scores matrix. For both approaches, an aggregation method is applied in order togenerate the final classification result. We applied both approaches to the problem of bacterialionizing radiation resistance prediction. The experimental results were satisfactory
Dickens, James. « Depth-Aware Deep Learning Networks for Object Detection and Image Segmentation ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2021. http://hdl.handle.net/10393/42619.
Texte intégralHuebner, Uwe. « Workshop : INFRASTRUKTUR DER ¨DIGITALEN UNIVERSIAET¨ ». Universitätsbibliothek Chemnitz, 2000. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200000692.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Multi-multi instance learning"
Vluymans, Sarah. « Multi-instance Learning ». Dans Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods, 131–87. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-04663-7_6.
Texte intégralFürnkranz, Johannes, Philip K. Chan, Susan Craw, Claude Sammut, William Uther, Adwait Ratnaparkhi, Xin Jin et al. « Multi-Instance Learning ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 701–10. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_569.
Texte intégralRay, Soumya, Stephen Scott et Hendrik Blockeel. « Multi-Instance Learning ». Dans Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, 864–75. Boston, MA : Springer US, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_955.
Texte intégralHerrera, Francisco, Sebastián Ventura, Rafael Bello, Chris Cornelis, Amelia Zafra, Dánel Sánchez-Tarragó et Sarah Vluymans. « Multi-instance Classification ». Dans Multiple Instance Learning, 35–66. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-47759-6_3.
Texte intégralHerrera, Francisco, Sebastián Ventura, Rafael Bello, Chris Cornelis, Amelia Zafra, Dánel Sánchez-Tarragó et Sarah Vluymans. « Multi-instance Regression ». Dans Multiple Instance Learning, 127–40. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-47759-6_6.
Texte intégralRetz, Robert, et Friedhelm Schwenker. « Active Multi-Instance Multi-Label Learning ». Dans Analysis of Large and Complex Data, 91–101. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25226-1_8.
Texte intégralHerrera, Francisco, Sebastián Ventura, Rafael Bello, Chris Cornelis, Amelia Zafra, Dánel Sánchez-Tarragó et Sarah Vluymans. « Imbalanced Multi-instance Data ». Dans Multiple Instance Learning, 191–208. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-47759-6_9.
Texte intégralLi, Chenguang, Ying Yin, Yuhai Zhao, Guang Chen et Libo Qin. « Multi-instance Multi-label Learning by Extreme Learning Machine ». Dans Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization, 325–34. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28373-9_28.
Texte intégralZhou, Zhi-Hua, et Min-Ling Zhang. « Ensembles of Multi-instance Learners ». Dans Machine Learning : ECML 2003, 492–502. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-39857-8_44.
Texte intégralTibo, Alessandro, Paolo Frasconi et Manfred Jaeger. « A Network Architecture for Multi-Multi-Instance Learning ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 737–52. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-71249-9_44.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Multi-multi instance learning"
Zhang, Ya-Lin, et Zhi-Hua Zhou. « Multi-Instance Learning with Key Instance Shift ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/481.
Texte intégralXing, Yuying, Guoxian Yu, Jun Wang, Carlotta Domeniconi et Xiangliang Zhang. « Weakly-Supervised Multi-view Multi-instance Multi-label Learning ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/432.
Texte intégralHuang, Sheng-Jun, Nengneng Gao et Songcan Chen. « Multi-instance multi-label active learning ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/262.
Texte intégralPham, Anh T., et Raviv Raich. « Kernel-based instance annotation in multi-instance multi-label learning ». Dans 2014 IEEE 24th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/mlsp.2014.6958876.
Texte intégralXu, Ye, Wei Ping et Andrew T. Campbell. « Multi-instance Metric Learning ». Dans 2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icdm.2011.106.
Texte intégralBlockeel, Hendrik, David Page et Ashwin Srinivasan. « Multi-instance tree learning ». Dans the 22nd international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1145/1102351.1102359.
Texte intégralWei, Xiu-Shen, Jianxin Wu et Zhi-Hua Zhou. « Scalable Multi-instance Learning ». Dans 2014 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icdm.2014.16.
Texte intégralWang, Qifan, Gal Chechik, Chen Sun et Bin Shen. « Instance-Level Label Propagation with Multi-Instance Learning ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/410.
Texte intégralHerman, Gunawan, Getian Ye, Yang Wang, Jie Xu et Bang Zhang. « Multi-instance learning with relational information of instances ». Dans 2009 Workshop on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/wacv.2009.5403078.
Texte intégralPham, Anh T., Raviv Raich et Xiaoli Z. Fern. « Efficient instance annotation in multi-instance learning ». Dans 2014 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ssp.2014.6884594.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Multi-multi instance learning"
Ray, Jaideep, Fulton Wang et Christopher Young. A Multi-Instance learning Framework for Seismic Detectors. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1673169.
Texte intégralHuang, Haohang, Erol Tutumluer, Jiayi Luo, Kelin Ding, Issam Qamhia et John Hart. 3D Image Analysis Using Deep Learning for Size and Shape Characterization of Stockpile Riprap Aggregates—Phase 2. Illinois Center for Transportation, septembre 2022. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/22-017.
Texte intégral