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Liu, Bing, Shi-Xiong Xia et Yong Zhou. « Unsupervised non-parametric kernel learning algorithm ». Knowledge-Based Systems 44 (mai 2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2012.12.008.
Texte intégralEsser, Pascal, Maximilian Fleissner et Debarghya Ghoshdastidar. « Non-parametric Representation Learning with Kernels ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 11910–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29077.
Texte intégralCruz, David Luviano, Francesco José García Luna et Luis Asunción Pérez Domínguez. « Multiagent reinforcement learning using Non-Parametric Approximation ». Respuestas 23, no 2 (1 juillet 2018) : 53–61. http://dx.doi.org/10.22463/0122820x.1738.
Texte intégralKhadse, Vijay M., Parikshit Narendra Mahalle et Gitanjali R. Shinde. « Statistical Study of Machine Learning Algorithms Using Parametric and Non-Parametric Tests ». International Journal of Ambient Computing and Intelligence 11, no 3 (juillet 2020) : 80–105. http://dx.doi.org/10.4018/ijaci.2020070105.
Texte intégralYoa, Seungdong, Jinyoung Park et Hyunwoo J. Kim. « Learning Non-Parametric Surrogate Losses With Correlated Gradients ». IEEE Access 9 (2021) : 141199–209. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3120092.
Texte intégralRutkowski, Leszek. « Non-parametric learning algorithms in time-varying environments ». Signal Processing 18, no 2 (octobre 1989) : 129–37. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(89)90045-5.
Texte intégralLiu, Mingming, Bing Liu, Chen Zhang et Wei Sun. « Embedded non-parametric kernel learning for kernel clustering ». Multidimensional Systems and Signal Processing 28, no 4 (10 août 2016) : 1697–715. http://dx.doi.org/10.1007/s11045-016-0440-1.
Texte intégralChen, Changyou, Junping Zhang, Xuefang He et Zhi-Hua Zhou. « Non-Parametric Kernel Learning with robust pairwise constraints ». International Journal of Machine Learning and Cybernetics 3, no 2 (17 septembre 2011) : 83–96. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0048-6.
Texte intégralKaur, Navdeep, Gautam Kunapuli et Sriraam Natarajan. « Non-parametric learning of lifted Restricted Boltzmann Machines ». International Journal of Approximate Reasoning 120 (mai 2020) : 33–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2020.01.003.
Texte intégralWang, Mingyang, Zhenshan Bing, Xiangtong Yao, Shuai Wang, Huang Kai, Hang Su, Chenguang Yang et Alois Knoll. « Meta-Reinforcement Learning Based on Self-Supervised Task Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 10157–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26210.
Texte intégralJung, Hyungjoo, et Kwanghoon Sohn. « Single Image Depth Estimation With Integration of Parametric Learning and Non-Parametric Sampling ». Journal of Korea Multimedia Society 19, no 9 (30 septembre 2016) : 1659–68. http://dx.doi.org/10.9717/kmms.2016.19.9.1659.
Texte intégralTanwani, Ajay Kumar, et Sylvain Calinon. « Small-variance asymptotics for non-parametric online robot learning ». International Journal of Robotics Research 38, no 1 (11 décembre 2018) : 3–22. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918816374.
Texte intégralZHANG, Chao, et Takuya AKASHI. « Two-Side Agreement Learning for Non-Parametric Template Matching ». IEICE Transactions on Information and Systems E100.D, no 1 (2017) : 140–49. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2016edp7233.
Texte intégralMa, Yuchao, et Hassan Ghasemzadeh. « LabelForest : Non-Parametric Semi-Supervised Learning for Activity Recognition ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4520–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014520.
Texte intégralPareek, Parikshit, Chuan Wang et Hung D. Nguyen. « Non-parametric probabilistic load flow using Gaussian process learning ». Physica D : Nonlinear Phenomena 424 (octobre 2021) : 132941. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2021.132941.
Texte intégralNaeem, Muhammad, et Sohail Asghar. « Structure learning via non-parametric factorized joint likelihood function ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 27, no 3 (2014) : 1589–99. http://dx.doi.org/10.3233/ifs-141125.
Texte intégralKarumanchi, Sisir, Thomas Allen, Tim Bailey et Steve Scheding. « Non-parametric Learning to Aid Path Planning over Slopes ». International Journal of Robotics Research 29, no 8 (4 mai 2010) : 997–1018. http://dx.doi.org/10.1177/0278364910370241.
Texte intégralDervilis, Nikolaos, Thomas E. Simpson, David J. Wagg et Keith Worden. « Nonlinear modal analysis via non-parametric machine learning tools ». Strain 55, no 1 (15 octobre 2018) : e12297. http://dx.doi.org/10.1111/str.12297.
Texte intégralBarut, Emre, et Warren B. Powell. « Optimal learning for sequential sampling with non-parametric beliefs ». Journal of Global Optimization 58, no 3 (3 mars 2013) : 517–43. http://dx.doi.org/10.1007/s10898-013-0050-5.
Texte intégralLu, Zhong-Lin, Yukai Zhao, Jiajuan Liu et Barbara Dosher. « Non-parametric Hierarchical Bayesian Modeling of the Learning Curve in Perceptual Learning ». Journal of Vision 23, no 9 (1 août 2023) : 5752. http://dx.doi.org/10.1167/jov.23.9.5752.
Texte intégralGaviria-Chavarro, Javier, Isabel Cristina Rojas-Padilla et Yury Vergara-López. « Virtual Learning Object (VLO) for Teaching and Learning Non-Parametric Statistical Methods ». Tecné, Episteme y Didaxis : TED, no 54 (1 juillet 2023) : 285–302. http://dx.doi.org/10.17227/ted.num54-14155.
Texte intégralDeco, Gustavo, Ralph Neuneier et Bernd Schümann. « Non-parametric Data Selection for Neural Learning in Non-stationary Time Series ». Neural Networks 10, no 3 (avril 1997) : 401–7. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(96)00108-6.
Texte intégralPal, Dipan K., et Marios Savvides. « Non-Parametric Transformation Networks for Learning General Invariances from Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4667–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014667.
Texte intégralKardan, Ahmad Agha, et Samira Ghareh Gozlou. « A new non-parametric feature learning for supervised link prediction ». International Journal of System Control and Information Processing 1, no 4 (2015) : 319. http://dx.doi.org/10.1504/ijscip.2015.075877.
Texte intégralYang, Z., et C. W. Chan. « Learning control for non-parametric uncertainties with new convergence property ». IET Control Theory & ; Applications 4, no 10 (1 octobre 2010) : 2177–83. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2009.0458.
Texte intégralWang, Yi, Bin Li, Yang Wang, Fang Chen, Bang Zhang et Zhidong Li. « Robust Bayesian non-parametric dictionary learning with heterogeneous Gaussian noise ». Computer Vision and Image Understanding 150 (septembre 2016) : 31–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2016.05.015.
Texte intégralLi, Der-Chang, et Chun-Wu Yeh. « A non-parametric learning algorithm for small manufacturing data sets ». Expert Systems with Applications 34, no 1 (janvier 2008) : 391–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2006.09.008.
Texte intégralPark, Yeonseok, Anthony Choi et Keonwook Kim. « Parametric Estimations Based on Homomorphic Deconvolution for Time of Flight in Sound Source Localization System ». Sensors 20, no 3 (10 février 2020) : 925. http://dx.doi.org/10.3390/s20030925.
Texte intégralSouaissi, Zina, Taha B. M. J. Ouarda et André St-Hilaire. « Non-parametric, semi-parametric, and machine learning models for river temperature frequency analysis at ungauged basins ». Ecological Informatics 75 (juillet 2023) : 102107. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102107.
Texte intégralMaddalena, Emilio T., et Colin N. Jones. « Learning Non-Parametric Models with Guarantees : A Smooth Lipschitz Regression Approach ». IFAC-PapersOnLine 53, no 2 (2020) : 965–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1265.
Texte intégralWang, Dongqi, Haoran Wei, Zhirui Zhang, Shujian Huang, Jun Xie et Jiajun Chen. « Non-parametric Online Learning from Human Feedback for Neural Machine Translation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 10 (28 juin 2022) : 11431–39. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21395.
Texte intégralTohill, C., L. Ferreira, C. J. Conselice, S. P. Bamford et F. Ferrari. « Quantifying Non-parametric Structure of High-redshift Galaxies with Deep Learning ». Astrophysical Journal 916, no 1 (1 juillet 2021) : 4. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/ac033c.
Texte intégralWirayasa, I. Ketut Adi, Arko Djajadi, H. Andri Santoso et Eko Indrajit. « Comparison Non-Parametric Machine Learning Algorithms for Prediction of Employee Talent ». IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 15, no 4 (31 octobre 2021) : 403. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.69366.
Texte intégralSingh, Sumeet, Jonathan Lacotte, Anirudha Majumdar et Marco Pavone. « Risk-sensitive inverse reinforcement learning via semi- and non-parametric methods ». International Journal of Robotics Research 37, no 13-14 (22 mai 2018) : 1713–40. http://dx.doi.org/10.1177/0278364918772017.
Texte intégralSyed, Zeeshan, Ilan Rubinfeld, Pat Patton, Jennifer Ritz, Jack Jordan, Andrea Doud et Vic Velanovich. « Using diagnostic codes for risk adjustment : A non-parametric learning approach ». Journal of the American College of Surgeons 211, no 3 (septembre 2010) : S99—S100. http://dx.doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2010.06.262.
Texte intégralNesa, Nashreen, Tania Ghosh et Indrajit Banerjee. « Non-parametric sequence-based learning approach for outlier detection in IoT ». Future Generation Computer Systems 82 (mai 2018) : 412–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2017.11.021.
Texte intégralNurul Amelina Nasharuddin et Nurul Shuhada Zamri. « Non-Parametric Machine Learning for Pollinator Image Classification : A Comparative Study ». Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 34, no 1 (23 novembre 2023) : 106–15. http://dx.doi.org/10.37934/araset.34.1.106115.
Texte intégralHerranz-Matey, Ivan, et Luis Ruiz-Garcia. « New Agricultural Tractor Manufacturer’s Suggested Retail Price (MSRP) Model in Europe ». Agriculture 14, no 3 (21 février 2024) : 342. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture14030342.
Texte intégralHakim, Abdul, Nurhikmah H. Nurhikmah, Nur Halisa, Farida Febriati, Latri Aras et Lutfi B. Lutfi. « The Effect of Online Learning on Student Learning Outcomes in Indonesian Subjects ». Journal of Innovation in Educational and Cultural Research 4, no 1 (21 janvier 2023) : 133–40. http://dx.doi.org/10.46843/jiecr.v4i1.312.
Texte intégralShi, Chao, et Yu Wang. « Non-parametric machine learning methods for interpolation of spatially varying non-stationary and non-Gaussian geotechnical properties ». Geoscience Frontiers 12, no 1 (janvier 2021) : 339–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.gsf.2020.01.011.
Texte intégralYang, Z., et C. W. Chan. « Conditional iterative learning control for non-linear systems with non-parametric uncertainties under alignment condition ». IET Control Theory & ; Applications 3, no 11 (1 novembre 2009) : 1521–27. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2008.0532.
Texte intégralHuang, Lei, Yuqing Ma et Xianglong Liu. « A general non-parametric active learning framework for classification on multiple manifolds ». Pattern Recognition Letters 130 (février 2020) : 250–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.01.013.
Texte intégralShah, Sonali Rajesh, Abhishek Kaushik, Shubham Sharma et Janice Shah. « Opinion-Mining on Marglish and Devanagari Comments of YouTube Cookery Channels Using Parametric and Non-Parametric Learning Models ». Big Data and Cognitive Computing 4, no 1 (17 mars 2020) : 3. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4010003.
Texte intégralAvramidis, Athanassios N., et Arnoud V. den Boer. « Dynamic pricing with finite price sets : a non-parametric approach ». Mathematical Methods of Operations Research 94, no 1 (28 juin 2021) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1007/s00186-021-00744-y.
Texte intégralLi, Wei-Ming, et Shi-Ju Ran. « Non-Parametric Semi-Supervised Learning in Many-Body Hilbert Space with Rescaled Logarithmic Fidelity ». Mathematics 10, no 6 (15 mars 2022) : 940. http://dx.doi.org/10.3390/math10060940.
Texte intégralLasserre, Marvin, Régis Lebrun et Pierre-Henri Wuillemin. « Learning Continuous High-Dimensional Models using Mutual Information and Copula Bayesian Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 12139–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17441.
Texte intégralGuo, Longwei, Hao Zhu, Yuanxun Lu, Menghua Wu et Xun Cao. « RAFaRe : Learning Robust and Accurate Non-parametric 3D Face Reconstruction from Pseudo 2D&3D Pairs ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 1 (26 juin 2023) : 719–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25149.
Texte intégralPark, Yeonseok, Anthony Choi et Keonwook Kim. « Single-Channel Multiple-Receiver Sound Source Localization System with Homomorphic Deconvolution and Linear Regression ». Sensors 21, no 3 (23 janvier 2021) : 760. http://dx.doi.org/10.3390/s21030760.
Texte intégralLong, Alexander, Alan Blair et Herke van Hoof. « Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-parametric Value Approximation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20728.
Texte intégralLee, SiHun, Kijoo Jang, Haeseong Cho, Haedong Kim et SangJoon Shin. « Parametric non-intrusive model order reduction for flow-fields using unsupervised machine learning ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 384 (octobre 2021) : 113999. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2021.113999.
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