Articles de revues sur le sujet « Multiple Aggregation Learning »
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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 intégralTam, Prohim, Seungwoo Kang, Seyha Ros et Seokhoon Kim. « Enhancing QoS with LSTM-Based Prediction for Congestion-Aware Aggregation Scheduling in Edge Federated Learning ». Electronics 12, no 17 (27 août 2023) : 3615. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12173615.
Texte intégralBorghei, Benny B., et Thomas Magnusson. « Niche aggregation through cumulative learning : A study of multiple electric bus projects ». Environmental Innovation and Societal Transitions 28 (septembre 2018) : 108–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.eist.2018.01.004.
Texte intégralCarbonneau, Marc-Andre, Eric Granger et Ghyslain Gagnon. « Bag-Level Aggregation for Multiple-Instance Active Learning in Instance Classification Problems ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 30, no 5 (mai 2019) : 1441–51. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2869164.
Texte intégralLiu, Fei, Zheng Xiong, Wei Yu, Jia Wu, Zheng Kong, Yunhang Ji, Suwei Xu et Mingtao Ji. « Efficient Federated Learning for Feature Aggregation with Heterogenous Edge Devices ». Journal of Physics : Conference Series 2665, no 1 (1 décembre 2023) : 012007. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2665/1/012007.
Texte intégralReiman, Derek, Ahmed Metwally, Jun Sun et Yang Dai. « Meta-Signer : Metagenomic Signature Identifier based onrank aggregation of features ». F1000Research 10 (9 mars 2021) : 194. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.27384.1.
Texte intégralAviv Segev, John Pomerat. « A Comparison of Methods for Neural Network Aggregation ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 03, no 02 (2023) : 1012–24. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2023.1160.
Texte intégralSo, Jinhyun, Ramy E. Ali, Başak Güler, Jiantao Jiao et A. Salman Avestimehr. « Securing Secure Aggregation : Mitigating Multi-Round Privacy Leakage in Federated Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9864–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26177.
Texte intégralKaltsounis, Anastasios, Evangelos Spiliotis et Vassilios Assimakopoulos. « Conditional Temporal Aggregation for Time Series Forecasting Using Feature-Based Meta-Learning ». Algorithms 16, no 4 (12 avril 2023) : 206. http://dx.doi.org/10.3390/a16040206.
Texte intégralKim, Sunghun, et Eunjee Lee. « A deep attention LSTM embedded aggregation network for multiple histopathological images ». PLOS ONE 18, no 6 (29 juin 2023) : e0287301. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0287301.
Texte intégralFu, Fengjie, Dianhai Wang, Meng Sun, Rui Xie et Zhengyi Cai. « Urban Traffic Flow Prediction Based on Bayesian Deep Learning Considering Optimal Aggregation Time Interval ». Sustainability 16, no 5 (22 février 2024) : 1818. http://dx.doi.org/10.3390/su16051818.
Texte intégralLi, Weisheng, Maolin He et Minghao Xiang. « Double-Stack Aggregation Network Using a Feature-Travel Strategy for Pansharpening ». Remote Sensing 14, no 17 (27 août 2022) : 4224. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174224.
Texte intégralZhang, Hesheng, Ping Zhang, Mingkai Hu, Muhua Liu et Jiechang Wang. « FedUB : Federated Learning Algorithm Based on Update Bias ». Mathematics 12, no 10 (20 mai 2024) : 1601. http://dx.doi.org/10.3390/math12101601.
Texte intégralLiu, Bowen, et Qiang Tang. « Secure Data Sharing in Federated Learning through Blockchain-Based Aggregation ». Future Internet 16, no 4 (15 avril 2024) : 133. http://dx.doi.org/10.3390/fi16040133.
Texte intégralPapageorgiou, Konstantinos, Pramod K. Singh, Elpiniki Papageorgiou, Harpalsinh Chudasama, Dionysis Bochtis et George Stamoulis. « Fuzzy Cognitive Map-Based Sustainable Socio-Economic Development Planning for Rural Communities ». Sustainability 12, no 1 (30 décembre 2019) : 305. http://dx.doi.org/10.3390/su12010305.
Texte intégralWARDELL, DEAN C., et GILBERT L. PETERSON. « FUZZY STATE AGGREGATION AND POLICY HILL CLIMBING FOR STOCHASTIC ENVIRONMENTS ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 06, no 03 (septembre 2006) : 413–28. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026806001903.
Texte intégralZhang, Chengdong, Keke Li, Shaoqing Wang, Bin Zhou, Lei Wang et Fuzhen Sun. « Learning Heterogeneous Graph Embedding with Metapath-Based Aggregation for Link Prediction ». Mathematics 11, no 3 (21 janvier 2023) : 578. http://dx.doi.org/10.3390/math11030578.
Texte intégralNakai, Tsunato, Ye Wang, Kota Yoshida et Takeshi Fujino. « SEDMA : Self-Distillation with Model Aggregation for Membership Privacy ». Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2024, no 1 (janvier 2024) : 494–508. http://dx.doi.org/10.56553/popets-2024-0029.
Texte intégralGao, Yilin, et Fengzhu Sun. « Batch normalization followed by merging is powerful for phenotype prediction integrating multiple heterogeneous studies ». PLOS Computational Biology 19, no 10 (16 octobre 2023) : e1010608. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010608.
Texte intégralBonawitz, Kallista, Peter Kairouz, Brendan McMahan et Daniel Ramage. « Federated Learning and Privacy ». Queue 19, no 5 (31 octobre 2021) : 87–114. http://dx.doi.org/10.1145/3494834.3500240.
Texte intégralMu, Shengdong, Boyu Liu, Chaolung Lien et Nedjah Nadia. « Optimization of Personal Credit Evaluation Based on a Federated Deep Learning Model ». Mathematics 11, no 21 (31 octobre 2023) : 4499. http://dx.doi.org/10.3390/math11214499.
Texte intégralWang, Yabin, Zhiheng Ma, Zhiwu Huang, Yaowei Wang, Zhou Su et Xiaopeng Hong. « Isolation and Impartial Aggregation : A Paradigm of Incremental Learning without Interference ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 10209–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26216.
Texte intégralMbonu, Washington Enyinna, Carsten Maple et Gregory Epiphaniou. « An End-Process Blockchain-Based Secure Aggregation Mechanism Using Federated Machine Learning ». Electronics 12, no 21 (5 novembre 2023) : 4543. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12214543.
Texte intégralPires, Jorge Manuel, et Manuel Pérez Cota. « Metadata as an Aggregation Final Model in Learning Environments ». International Journal of Technology Diffusion 7, no 4 (octobre 2016) : 36–59. http://dx.doi.org/10.4018/ijtd.2016100103.
Texte intégralZhang, Yani, Huailin Zhao, Zuodong Duan, Liangjun Huang, Jiahao Deng et Qing Zhang. « Congested Crowd Counting via Adaptive Multi-Scale Context Learning ». Sensors 21, no 11 (29 mai 2021) : 3777. http://dx.doi.org/10.3390/s21113777.
Texte intégralLu, Yao, Keweiqi Wang et Erbao He. « Many-to-Many Data Aggregation Scheduling Based on Multi-Agent Learning for Multi-Channel WSN ». Electronics 11, no 20 (18 octobre 2022) : 3356. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11203356.
Texte intégralWang, Rong, et Wei-Tek Tsai. « Asynchronous Federated Learning System Based on Permissioned Blockchains ». Sensors 22, no 4 (21 février 2022) : 1672. http://dx.doi.org/10.3390/s22041672.
Texte intégralZhou, Chendi, Ji Liu, Juncheng Jia, Jingbo Zhou, Yang Zhou, Huaiyu Dai et Dejing Dou. « Efficient Device Scheduling with Multi-Job Federated Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 9 (28 juin 2022) : 9971–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i9.21235.
Texte intégralYang, Fangfang, Yanxu Liu, Linlin Xu, Kui Li, Panpan Hu et Jixing Chen. « Vegetation-Ice-Bare Land Cover Conversion in the Oceanic Glacial Region of Tibet Based on Multiple Machine Learning Classifications ». Remote Sensing 12, no 6 (20 mars 2020) : 999. http://dx.doi.org/10.3390/rs12060999.
Texte intégralJin, Xuan, Yuanzhi Yao et Nenghai Yu. « Efficient secure aggregation for privacy-preserving federated learning based on secret sharing ». JUSTC 53, no 4 (2023) : 1. http://dx.doi.org/10.52396/justc-2022-0116.
Texte intégralSpeck, David, André Biedenkapp, Frank Hutter, Robert Mattmüller et Marius Lindauer. « Learning Heuristic Selection with Dynamic Algorithm Configuration ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 31 (17 mai 2021) : 597–605. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v31i1.16008.
Texte intégralLi, Lu, Jiwei Qin et Jintao Luo. « A Blockchain-Based Federated-Learning Framework for Defense against Backdoor Attacks ». Electronics 12, no 11 (1 juin 2023) : 2500. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112500.
Texte intégralMao, Axiu, Endai Huang, Haiming Gan et Kai Liu. « FedAAR : A Novel Federated Learning Framework for Animal Activity Recognition with Wearable Sensors ». Animals 12, no 16 (21 août 2022) : 2142. http://dx.doi.org/10.3390/ani12162142.
Texte intégralLiu, Tong, Akash Venkatachalam, Pratik Sanjay Bongale et Christopher M. Homan. « Learning to Predict Population-Level Label Distributions ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 7 (28 octobre 2019) : 68–76. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v7i1.5286.
Texte intégralLi, Qingtie, Xuemei Wang et Shougang Ren. « A Privacy Robust Aggregation Method Based on Federated Learning in the IoT ». Electronics 12, no 13 (5 juillet 2023) : 2951. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12132951.
Texte intégralWu, Xia, Lei Xu et Liehuang Zhu. « Local Differential Privacy-Based Federated Learning under Personalized Settings ». Applied Sciences 13, no 7 (24 mars 2023) : 4168. http://dx.doi.org/10.3390/app13074168.
Texte intégralWang, Mengdi, Anna Bodonhelyi, Efe Bozkir et Enkelejda Kasneci. « TurboSVM-FL : Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 14 (24 mars 2024) : 15546–54. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29481.
Texte intégralPeng, Cheng, Ke Chen, Lidan Shou et Gang Chen. « CARAT : Contrastive Feature Reconstruction and Aggregation for Multi-Modal Multi-Label Emotion Recognition ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 14581–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29374.
Texte intégralDjebrouni, Yasmine, Nawel Benarba, Ousmane Touat, Pasquale De Rosa, Sara Bouchenak, Angela Bonifati, Pascal Felber, Vania Marangozova et Valerio Schiavoni. « Bias Mitigation in Federated Learning for Edge Computing ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, no 4 (19 décembre 2023) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3631455.
Texte intégralFallah, Mahdi, Parya Mohammadi, Mohammadreza NasiriFard et Pedram Salehpour. « Optimizing QoS Metrics for Software-Defined Networking in Federated Learning ». Mobile Information Systems 2023 (9 octobre 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3896267.
Texte intégralWang, Shuohang, Yunshi Lan, Yi Tay, Jing Jiang et Jingjing Liu. « Multi-Level Head-Wise Match and Aggregation in Transformer for Textual Sequence Matching ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 9209–16. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6458.
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