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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 intégralHsu, Yen-Chi, Cheng-Yao Hong, Ming-Sui Lee et Tyng-Luh Liu. « Query-Driven Multi-Instance Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4158–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5836.
Texte intégralWang, Hua, Feiping Nie et Heng Huang. « Learning Instance Specific Distance for Multi-Instance Classification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, no 1 (4 août 2011) : 507–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i1.7893.
Texte intégralPham, Anh T., Raviv Raich et Xiaoli Z. Fern. « Dynamic Programming for Instance Annotation in Multi-Instance Multi-Label Learning ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39, no 12 (1 décembre 2017) : 2381–94. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2017.2647944.
Texte intégralLiu, Chanjuan, Tongtong Chen, Xinmiao Ding, Hailin Zou et Yan Tong. « A multi-instance multi-label learning algorithm based on instance correlations ». Multimedia Tools and Applications 75, no 19 (6 avril 2016) : 12263–84. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-016-3494-z.
Texte intégralGuo, Hai-Feng, Lixin Han, Shoubao Su et Zhou-Bao Sun. « Deep Multi-Instance Multi-Label Learning for Image Annotation ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 32, no 03 (22 novembre 2017) : 1859005. http://dx.doi.org/10.1142/s021800141859005x.
Texte intégralShen, Yi, et Jian-ping Fan. « Multi-taskmulti-labelmultiple instance learning ». Journal of Zhejiang University SCIENCE C 11, no 11 (novembre 2010) : 860–71. http://dx.doi.org/10.1631/jzus.c1001005.
Texte intégralYin, Ying, Yuhai Zhao, Chengguang Li et Bin Zhang. « Improving Multi-Instance Multi-Label Learning by Extreme Learning Machine ». Applied Sciences 6, no 6 (24 mai 2016) : 160. http://dx.doi.org/10.3390/app6060160.
Texte intégralLin, Yi, et Honggang Zhang. « Regularized Instance Embedding for Deep Multi-Instance Learning ». Applied Sciences 10, no 1 (20 décembre 2019) : 64. http://dx.doi.org/10.3390/app10010064.
Texte intégralFeng, Wen Gang, et Xue Chen. « Synergetic Multi-Semantic Multi-Instance Learning for Scene Recognition ». Applied Mechanics and Materials 220-223 (novembre 2012) : 2188–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.220-223.2188.
Texte intégralJi, Ruyi, Zeyu Liu, Libo Zhang, Jianwei Liu, Xin Zuo, Yanjun Wu, Chen Zhao, Haofeng Wang et Lin Yang. « Multi-peak Graph-based Multi-instance Learning for Weakly Supervised Object Detection ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 17, no 2s (10 juin 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3432861.
Texte intégralSun, Yu-Yin, Yin Zhang et Zhi-Hua Zhou. « Multi-Label Learning with Weak Label ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 593–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7699.
Texte intégralTang, Jingjing, Dewei Li et Yingjie Tian. « Image classification with multi-view multi-instance metric learning ». Expert Systems with Applications 189 (mars 2022) : 116117. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116117.
Texte intégral苏, 可政. « Multi-View Multi-Label Learning by Exploiting Instance Correlations ». Computer Science and Application 12, no 04 (2022) : 785–96. http://dx.doi.org/10.12677/csa.2022.124080.
Texte intégralGu, Zhiwei, Tao Mei, Xian-Sheng Hua, Jinhui Tang et Xiuqing Wu. « Multi-Layer Multi-Instance Learning for Video Concept Detection ». IEEE Transactions on Multimedia 10, no 8 (décembre 2008) : 1605–16. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2008.2007290.
Texte intégralCano, Alberto. « An ensemble approach to multi-view multi-instance learning ». Knowledge-Based Systems 136 (novembre 2017) : 46–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2017.08.022.
Texte intégralShen, Yi, Jinye Peng, Xiaoyi Feng et Jianping Fan. « Multi-label multi-instance learning with missing object tags ». Multimedia Systems 19, no 1 (14 août 2012) : 17–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00530-012-0290-0.
Texte intégralLin, Tiancheng, Hongteng Xu, Canqian Yang et Yi Xu. « Interventional Multi-Instance Learning with Deconfounded Instance-Level Prediction ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 2 (28 juin 2022) : 1601–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20051.
Texte intégralM, Kavitha, et Jasmin Thomas. « Survey of Multi Instance learning Algorithms ». IJARCCE 7, no 8 (30 août 2018) : 52–56. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2018.7811.
Texte intégralHuang, Shiluo, Zheng Liu, Wei Jin et Ying Mu. « Bag dissimilarity regularized multi-instance learning ». Pattern Recognition 126 (juin 2022) : 108583. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108583.
Texte intégralQiao, Maoying, Liu Liu, Jun Yu, Chang Xu et Dacheng Tao. « Diversified dictionaries for multi-instance learning ». Pattern Recognition 64 (avril 2017) : 407–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2016.08.026.
Texte intégralGan, Rui, et Jian Yin. « Feature selection in multi-instance learning ». Neural Computing and Applications 23, no 3-4 (7 juillet 2012) : 907–12. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-012-1015-1.
Texte intégralWei, Xiu-Shen, Jianxin Wu et Zhi-Hua Zhou. « Scalable Algorithms for Multi-Instance Learning ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 28, no 4 (avril 2017) : 975–87. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2016.2519102.
Texte intégralWang, Ke, Jiayong Liu et Daniel González. « Domain transfer multi-instance dictionary learning ». Neural Computing and Applications 28, S1 (11 juin 2016) : 983–92. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-016-2406-5.
Texte intégralZhou, Zhi-Hua. « Multi-Instance Learning from Supervised View ». Journal of Computer Science and Technology 21, no 5 (septembre 2006) : 800–809. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-006-0800-7.
Texte intégralZhou, Zhi-Hua, Kai Jiang et Ming Li. « Multi-Instance Learning Based Web Mining ». Applied Intelligence 22, no 2 (mars 2005) : 135–47. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-005-5602-z.
Texte intégralXu, Xinzheng, Qiaoyu Guo, Zhongnian Li et Dechun Li. « Uncertainty Ordinal Multi-Instance Learning for Breast Cancer Diagnosis ». Healthcare 10, no 11 (17 novembre 2022) : 2300. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare10112300.
Texte intégralLi, Bing, Chunfeng Yuan, Weihua Xiong, Weiming Hu, Houwen Peng, Xinmiao Ding et Steve Maybank. « Multi-View Multi-Instance Learning Based on Joint Sparse Representation and Multi-View Dictionary Learning ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39, no 12 (1 décembre 2017) : 2554–60. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2017.2669303.
Texte intégralWU, Jiansheng, Mao ZHENG, Haifeng HU, Weijian WU et Jun WANG. « Protein function prediction through multi-instance multi-label transfer learning ». SCIENTIA SINICA Informationis 47, no 11 (1 novembre 2017) : 1538–50. http://dx.doi.org/10.1360/n112017-00090.
Texte intégralLin, Ying, Feng Guo, Liujuan Cao et Jinlin Wang. « Person re-identification based on multi-instance multi-label learning ». Neurocomputing 217 (décembre 2016) : 19–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.060.
Texte intégralZhang, Min-Ling, et Zhi-Jian Wang. « MIMLRBF : RBF neural networks for multi-instance multi-label learning ». Neurocomputing 72, no 16-18 (octobre 2009) : 3951–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2009.07.008.
Texte intégralHe, Jianjun, Hong Gu et Zhelong Wang. « Bayesian multi-instance multi-label learning using Gaussian process prior ». Machine Learning 88, no 1-2 (10 mars 2012) : 273–95. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-012-5283-x.
Texte intégralQiu, Sichao, Mengyi Wang, Yuanlin Yang, Guoxian Yu, Jun Wang, Zhongmin Yan, Carlotta Domeniconi et Maozu Guo. « Meta Multi-Instance Multi-Label learning by heterogeneous network fusion ». Information Fusion 94 (juin 2023) : 272–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2023.02.010.
Texte intégralBirant, Kokten Ulas, et Derya Birant. « Multi-Objective Multi-Instance Learning : A New Approach to Machine Learning for eSports ». Entropy 25, no 1 (23 décembre 2022) : 28. http://dx.doi.org/10.3390/e25010028.
Texte intégralPing, Wei, Ye Xu, Kexin Ren, Chi-Hung Chi et Furao Shen. « Non-I.I.D. Multi-Instance Dimensionality Reduction by Learning a Maximum Bag Margin Subspace ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 551–56. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7653.
Texte intégralLyu, Gengyu, Xiang Deng, Yanan Wu et Songhe Feng. « Beyond Shared Subspace : A View-Specific Fusion for Multi-View Multi-Label Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7647–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20731.
Texte intégralAlam, Fardina Fathmiul, et Amarda Shehu. « Unsupervised multi-instance learning for protein structure determination ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 19, no 01 (février 2021) : 2140002. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720021400023.
Texte intégralSoleimani, Hossein, et David J. Miller. « Semisupervised, Multilabel, Multi-Instance Learning for Structured Data ». Neural Computation 29, no 4 (avril 2017) : 1053–102. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00939.
Texte intégralFoulds, James, et Eibe Frank. « A review of multi-instance learning assumptions ». Knowledge Engineering Review 25, no 1 (mars 2010) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1017/s026988890999035x.
Texte intégralHUO, JING, YANG GAO, WANQI YANG et HUJUN YIN. « MULTI-INSTANCE DICTIONARY LEARNING FOR DETECTING ABNORMAL EVENTS IN SURVEILLANCE VIDEOS ». International Journal of Neural Systems 24, no 03 (19 février 2014) : 1430010. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065714300101.
Texte intégralSisi Chen, et Liangxiao Jiang. « An Empirical Study on Multi-instance Learning ». INTERNATIONAL JOURNAL ON Advances in Information Sciences and Service Sciences 4, no 6 (30 avril 2012) : 193–202. http://dx.doi.org/10.4156/aiss.vol4.issue6.23.
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