Littérature scientifique sur le sujet « Multiple Aggregation Learning »
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Articles de revues sur le sujet "Multiple Aggregation Learning"
JIANG, JU, MOHAMED S. KAMEL et LEI CHEN. « AGGREGATION OF MULTIPLE REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHMS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 15, no 05 (octobre 2006) : 855–61. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213006002990.
Texte intégralAydin, Bahadir, Yavuz Selim Yilmaz Yavuz Selim Yilmaz, Yaliang Li, Qi Li, Jing Gao et Murat Demirbas. « Crowdsourcing for Multiple-Choice Question Answering ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 28, no 2 (27 juillet 2014) : 2946–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v28i2.19016.
Texte intégralSinnott, Jennifer A., et Tianxi Cai. « Pathway aggregation for survival prediction via multiple kernel learning ». Statistics in Medicine 37, no 16 (17 avril 2018) : 2501–15. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7681.
Texte intégralAzizi, Fityan, et Wahyu Catur Wibowo. « Intermittent Demand Forecasting Using LSTM With Single and Multiple Aggregation ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 5 (2 novembre 2022) : 855–59. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i5.4435.
Texte intégralLiu, Wei, Xiaodong Yue, Yufei Chen et Thierry Denoeux. « Trusted Multi-View Deep Learning with Opinion Aggregation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7585–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20724.
Texte intégralWang, Zhiqiang, Xinyue Yu, Haoyu Wang et Peiyang Xue. « A federated learning scheme for hierarchical protection and multiple aggregation ». Computers and Electrical Engineering 117 (juillet 2024) : 109240. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109240.
Texte intégralLi, Shikun, Shiming Ge, Yingying Hua, Chunhui Zhang, Hao Wen, Tengfei Liu et Weiqiang Wang. « Coupled-View Deep Classifier Learning from Multiple Noisy Annotators ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4667–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5898.
Texte intégralMansouri, Mohamad, Melek Önen, Wafa Ben Jaballah et Mauro Conti. « SoK : Secure Aggregation Based on Cryptographic Schemes for Federated Learning ». Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2023, no 1 (janvier 2023) : 140–57. http://dx.doi.org/10.56553/popets-2023-0009.
Texte intégralLiu, Chang, Zhuocheng Zou, Yuan Miao et Jun Qiu. « Light field quality assessment based on aggregation learning of multiple visual features ». Optics Express 30, no 21 (30 septembre 2022) : 38298. http://dx.doi.org/10.1364/oe.467754.
Texte intégralPrice, Stanton R., Derek T. Anderson, Timothy C. Havens et Steven R. Price. « Kernel Matrix-Based Heuristic Multiple Kernel Learning ». Mathematics 10, no 12 (11 juin 2022) : 2026. http://dx.doi.org/10.3390/math10122026.
Texte intégralThèses sur le sujet "Multiple Aggregation Learning"
Cheung, Chi-Wai. « Probabilistic rank aggregation for multiple SVM ranking / ». View abstract or full-text, 2009. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?CSED%202009%20CHEUNG.
Texte intégralTandon, Prateek. « Bayesian Aggregation of Evidence for Detection and Characterization of Patterns in Multiple Noisy Observations ». Research Showcase @ CMU, 2015. http://repository.cmu.edu/dissertations/658.
Texte intégralOrazi, Filippo. « Quantum machine learning : development and evaluation of the Multiple Aggregator Quantum Algorithm ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25062/.
Texte intégralMazari, Ahmed. « Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.
Texte intégralNowadays, video contents are ubiquitous through the popular use of internet and smartphones, as well as social media. Many daily life applications such as video surveillance and video captioning, as well as scene understanding require sophisticated technologies to process video data. It becomes of crucial importance to develop automatic means to analyze and to interpret the large amount of available video data. In this thesis, we are interested in video action recognition, i.e. the problem of assigning action categories to sequences of videos. This can be seen as a key ingredient to build the next generation of vision systems. It is tackled with AI frameworks, mainly with ML and Deep ConvNets. Current ConvNets are increasingly deeper, data-hungrier and this makes their success tributary of the abundance of labeled training data. ConvNets also rely on (max or average) pooling which reduces dimensionality of output layers (and hence attenuates their sensitivity to the availability of labeled data); however, this process may dilute the information of upstream convolutional layers and thereby affect the discrimination power of the trained video representations, especially when the learned action categories are fine-grained
Jiang, Ju. « A Framework for Aggregation of Multiple Reinforcement Learning Algorithms ». Thesis, 2007. http://hdl.handle.net/10012/2752.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Multiple Aggregation Learning"
Khan, Muhammad Irfan, Mojtaba Jafaritadi, Esa Alhoniemi, Elina Kontio et Suleiman A. Khan. « Adaptive Weight Aggregation in Federated Learning for Brain Tumor Segmentation ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 455–69. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09002-8_40.
Texte intégralMächler, Leon, Ivan Ezhov, Suprosanna Shit et Johannes C. Paetzold. « FedPIDAvg : A PID Controller Inspired Aggregation Method for Federated Learning ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 209–17. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44153-0_20.
Texte intégralKhan, Muhammad Irfan, Mohammad Ayyaz Azeem, Esa Alhoniemi, Elina Kontio, Suleiman A. Khan et Mojtaba Jafaritadi. « Regularized Weight Aggregation in Networked Federated Learning for Glioblastoma Segmentation ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 121–32. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44153-0_12.
Texte intégralSingh, Gaurav. « A Local Score Strategy for Weight Aggregation in Federated Learning ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 133–41. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44153-0_13.
Texte intégralWang, Yuan, Renuga Kanagavelu, Qingsong Wei, Yechao Yang et Yong Liu. « Model Aggregation for Federated Learning Considering Non-IID and Imbalanced Data Distribution ». Dans Brainlesion : Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 196–208. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44153-0_19.
Texte intégralSandhofer, Catherine, et Christina Schonberg. « Multiple Examples Support Children’s Word Learning : The Roles of Aggregation, Decontextualization, and Memory Dynamics ». Dans Language and Concept Acquisition from Infancy Through Childhood, 159–78. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-35594-4_8.
Texte intégralChen, Yanjia, Ziwang Huang, Hejun Wu et Hao Cai. « Melanoma Classification with IoT Devices from Local and Global Aggregation by Multiple Instance Learning ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 385–91. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-0416-7_39.
Texte intégralGharahighehi, Alireza, Celine Vens et Konstantinos Pliakos. « Multi-stakeholder News Recommendation Using Hypergraph Learning ». Dans ECML PKDD 2020 Workshops, 531–35. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65965-3_36.
Texte intégralAlharbi, Ebtisaam, Leandro Soriano Marcolino, Antonios Gouglidis et Qiang Ni. « Robust Federated Learning Method Against Data and Model Poisoning Attacks with Heterogeneous Data Distribution ». Dans Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/faia230257.
Texte intégralKhanh, Phan Truong, Tran Thi Hong Ngoc et Sabyasachi Pramanik. « Engineering, Geology, Climate, and Socioeconomic Aspects' Implications on Machine Learning-Dependent Water Pipe Collapse Prediction ». Dans Methodologies, Frameworks, and Applications of Machine Learning, 161–86. IGI Global, 2024. http://dx.doi.org/10.4018/979-8-3693-1062-5.ch009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Multiple Aggregation Learning"
Jiang, Zoe L., Hui Guo, Yijian Pan, Yang Liu, Xuan Wang et Jun Zhang. « Secure Neural Network in Federated Learning with Model Aggregation under Multiple Keys ». Dans 2021 8th IEEE International Conference on Cyber Security and Cloud Computing (CSCloud)/2021 7th IEEE International Conference on Edge Computing and Scalable Cloud (EdgeCom). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cscloud-edgecom52276.2021.00019.
Texte intégralYoshida, Takeshi, Kazuki Uehara, Hidenori Sakanashi, Hirokazu Nosato et Masahiro Murakawa. « Multi-Scale Feature Aggregation Based Multiple Instance Learning for Pathological Image Classification ». Dans 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2023. http://dx.doi.org/10.5220/0011615200003411.
Texte intégralWang, Qianru, Qingyang Li, Bin Guo et Jiangtao Cui. « Efficient Federated Learning with Smooth Aggregation for Non-IID Data from Multiple Edges ». Dans ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447506.
Texte intégralZhang, Jianxin, Cunqiao Hou, Wen Zhu, Mingli Zhang, Ying Zou, Lizhi Zhang et Qiang Zhang. « Attention multiple instance learning with Transformer aggregation for breast cancer whole slide image classification ». Dans 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9994848.
Texte intégralGarcia Oliveira, Renata, et Wouter Caarls. « Comparing Action Aggregation Strategies in Deep Reinforcement Learning with Continuous Action ». Dans Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1547.
Texte intégralWan, Wei, Shengshan Hu, jianrong Lu, Leo Yu Zhang, Hai Jin et Yuanyuan He. « Shielding Federated Learning : Robust Aggregation with Adaptive Client Selection ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/106.
Texte intégralLi, Wei, Tianzhao Yang, Xiao Wu et Zhaoquan Yuan. « Learning Graph-based Residual Aggregation Network for Group Activity Recognition ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/154.
Texte intégralGuruprasad, Kamalesh Kumar Mandakolathur, Gayatri Sunil Ambulkar et Geetha Nair. « Federated Learning for Seismic Data Denoising : Privacy-Preserving Paradigm ». Dans International Petroleum Technology Conference. IPTC, 2024. http://dx.doi.org/10.2523/iptc-23888-ms.
Texte intégralLi, Zizhuo, Shihua Zhang et Jiayi Ma. « U-Match : Two-view Correspondence Learning with Hierarchy-aware Local Context Aggregation ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/130.
Texte intégralHan, Zhizhong, Xiyang Wang, Chi Man Vong, Yu-Shen Liu, Matthias Zwicker et C. L. Philip Chen. « 3DViewGraph : Learning Global Features for 3D Shapes from A Graph of Unordered Views with Attention ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/107.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Multiple Aggregation Learning"
Daudelin, Francois, Lina Taing, Lucy Chen, Claudia Abreu Lopes, Adeniyi Francis Fagbamigbe et Hamid Mehmood. Mapping WASH-related disease risk : A review of risk concepts and methods. United Nations University Institute for Water, Environment and Health, décembre 2021. http://dx.doi.org/10.53328/uxuo4751.
Texte intégral