Articles de revues sur le sujet « Out-of-distribution generalization »
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Ye, Nanyang, Lin Zhu, Jia Wang, Zhaoyu Zeng, Jiayao Shao, Chensheng Peng, Bikang Pan, Kaican Li et Jun Zhu. « Certifiable Out-of-Distribution Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 10927–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26295.
Texte intégralYuan, Lingxiao, Harold S. Park et Emma Lejeune. « Towards out of distribution generalization for problems in mechanics ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 400 (octobre 2022) : 115569. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2022.115569.
Texte intégralLiu, Anji, Hongming Xu, Guy Van den Broeck et Yitao Liang. « Out-of-Distribution Generalization by Neural-Symbolic Joint Training ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 10 (26 juin 2023) : 12252–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26444.
Texte intégralYu, Yemin, Luotian Yuan, Ying Wei, Hanyu Gao, Fei Wu, Zhihua Wang et Xinhai Ye. « RetroOOD : Understanding Out-of-Distribution Generalization in Retrosynthesis Prediction ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 1 (24 mars 2024) : 374–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27791.
Texte intégralZhu, Lin, Xinbing Wang, Chenghu Zhou et Nanyang Ye. « Bayesian Cross-Modal Alignment Learning for Few-Shot Out-of-Distribution Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 11461–69. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26355.
Texte intégralLavda, Frantzeska, et Alexandros Kalousis. « Semi-Supervised Variational Autoencoders for Out-of-Distribution Generation ». Entropy 25, no 12 (14 décembre 2023) : 1659. http://dx.doi.org/10.3390/e25121659.
Texte intégralSu, Hang, et Wei Wang. « An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment ». Mathematics 12, no 1 (26 décembre 2023) : 85. http://dx.doi.org/10.3390/math12010085.
Texte intégralCao, Linfeng, Aofan Jiang, Wei Li, Huaying Wu et Nanyang Ye. « OoDHDR-Codec : Out-of-Distribution Generalization for HDR Image Compression ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 158–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19890.
Texte intégralDeng, Bin, et Kui Jia. « Counterfactual Supervision-Based Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization ». Entropy 25, no 2 (18 janvier 2023) : 193. http://dx.doi.org/10.3390/e25020193.
Texte intégralAshok, Arjun, Chaitanya Devaguptapu et Vineeth N. Balasubramanian. « Learning Modular Structures That Generalize Out-of-Distribution (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12905–6. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21589.
Texte intégralZou, Xin, et Weiwei Liu. « Coverage-Guaranteed Prediction Sets for Out-of-Distribution Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 17263–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29673.
Texte intégralBai, Haoyue, Rui Sun, Lanqing Hong, Fengwei Zhou, Nanyang Ye, Han-Jia Ye, S. H. Gary Chan et Zhenguo Li. « DecAug : Out-of-Distribution Generalization via Decomposed Feature Representation and Semantic Augmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 8 (18 mai 2021) : 6705–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16829.
Texte intégralFan, Caoyun, Wenqing Chen, Jidong Tian, Yitian Li, Hao He et Yaohui Jin. « Unlock the Potential of Counterfactually-Augmented Data in Out-Of-Distribution Generalization ». Expert Systems with Applications 238 (mars 2024) : 122066. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122066.
Texte intégralRamachandran, Sai Niranjan, Rudrabha Mukhopadhyay, Madhav Agarwal, C. V. Jawahar et Vinay Namboodiri. « Understanding the Generalization of Pretrained Diffusion Models on Out-of-Distribution Data ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 14767–75. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29395.
Texte intégralJia, Tianrui, Haoyang Li, Cheng Yang, Tao Tao et Chuan Shi. « Graph Invariant Learning with Subgraph Co-mixup for Out-of-Distribution Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 8562–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28700.
Texte intégralZhang, Lily H., et Rajesh Ranganath. « Robustness to Spurious Correlations Improves Semantic Out-of-Distribution Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 12 (26 juin 2023) : 15305–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26785.
Texte intégralGwon, Kyungpil, et Joonhyuk Yoo. « Out-of-Distribution (OOD) Detection and Generalization Improved by Augmenting Adversarial Mixup Samples ». Electronics 12, no 6 (16 mars 2023) : 1421. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061421.
Texte intégralMaier, Anatol, et Christian Riess. « Reliable Out-of-Distribution Recognition of Synthetic Images ». Journal of Imaging 10, no 5 (1 mai 2024) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging10050110.
Texte intégralBoccato, Tommaso, Alberto Testolin et Marco Zorzi. « Learning Numerosity Representations with Transformers : Number Generation Tasks and Out-of-Distribution Generalization ». Entropy 23, no 7 (3 juillet 2021) : 857. http://dx.doi.org/10.3390/e23070857.
Texte intégralChen, Minghui, Cheng Wen, Feng Zheng, Fengxiang He et Ling Shao. « VITA : A Multi-Source Vicinal Transfer Augmentation Method for Out-of-Distribution Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 321–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19908.
Texte intégralXin, Shiji, Yifei Wang, Jingtong Su et Yisen Wang. « On the Connection between Invariant Learning and Adversarial Training for Out-of-Distribution Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 10519–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26250.
Texte intégralHassan, A., S. A. Dar, P. B. Ahmad et B. A. Para. « A new generalization of Aradhana distribution : Properties and applications ». Journal of Applied Mathematics, Statistics and Informatics 16, no 2 (1 décembre 2020) : 51–66. http://dx.doi.org/10.2478/jamsi-2020-0009.
Texte intégralChen, Zhe, Zhiquan Ding, Xiaoling Zhang, Xin Zhang et Tianqi Qin. « Improving Out-of-Distribution Generalization in SAR Image Scene Classification with Limited Training Samples ». Remote Sensing 15, no 24 (17 décembre 2023) : 5761. http://dx.doi.org/10.3390/rs15245761.
Texte intégralSha, Naijun. « A New Inference Approach for Type-II Generalized Birnbaum-Saunders Distribution ». Stats 2, no 1 (19 février 2019) : 148–63. http://dx.doi.org/10.3390/stats2010011.
Texte intégralSharifi-Noghabi, Hossein, Parsa Alamzadeh Harjandi, Olga Zolotareva, Colin C. Collins et Martin Ester. « Out-of-distribution generalization from labelled and unlabelled gene expression data for drug response prediction ». Nature Machine Intelligence 3, no 11 (novembre 2021) : 962–72. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-021-00408-w.
Texte intégralDas, Siddhant, et Markus Nöth. « Times of arrival and gauge invariance ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 477, no 2250 (juin 2021) : 20210101. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2021.0101.
Texte intégralZhi Tan, Zhi Tan, et Zhao-Fei Teng Zhi Tan. « Image Domain Generalization Method based on Solving Domain Discrepancy Phenomenon ». 電腦學刊 33, no 3 (juin 2022) : 171–85. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022063303014.
Texte intégralVasiliuk, Anton, Daria Frolova, Mikhail Belyaev et Boris Shirokikh. « Limitations of Out-of-Distribution Detection in 3D Medical Image Segmentation ». Journal of Imaging 9, no 9 (18 septembre 2023) : 191. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9090191.
Texte intégralBogin, Ben, Sanjay Subramanian, Matt Gardner et Jonathan Berant. « Latent Compositional Representations Improve Systematic Generalization in Grounded Question Answering ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 9 (2021) : 195–210. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00361.
Texte intégralHe, Rundong, Yue Yuan, Zhongyi Han, Fan Wang, Wan Su, Yilong Yin, Tongliang Liu et Yongshun Gong. « Exploring Channel-Aware Typical Features for Out-of-Distribution Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 12402–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29132.
Texte intégralLee, Ingyun, Wooju Lee et Hyun Myung. « Domain Generalization with Vital Phase Augmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 4 (24 mars 2024) : 2892–900. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28070.
Texte intégralDing, Kun, Haojian Zhang, Qiang Yu, Ying Wang, Shiming Xiang et Chunhong Pan. « Weak Distribution Detectors Lead to Stronger Generalizability of Vision-Language Prompt Tuning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 2 (24 mars 2024) : 1528–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27918.
Texte intégralSimmachan, Teerawat, et Wikanda Phaphan. « Generalization of Two-Sided Length Biased Inverse Gaussian Distributions and Applications ». Symmetry 14, no 10 (20 septembre 2022) : 1965. http://dx.doi.org/10.3390/sym14101965.
Texte intégralNain, Philippe. « On a generalization of the preemptive resume priority ». Advances in Applied Probability 18, no 1 (mars 1986) : 255–73. http://dx.doi.org/10.2307/1427245.
Texte intégralNain, Philippe. « On a generalization of the preemptive resume priority ». Advances in Applied Probability 18, no 01 (mars 1986) : 255–73. http://dx.doi.org/10.1017/s0001867800015652.
Texte intégralZhang, Weifeng, Zhiyuan Wang, Kunpeng Zhang, Ting Zhong et Fan Zhou. « DyCVAE : Learning Dynamic Causal Factors for Non-stationary Series Domain Generalization (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 16382–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27051.
Texte intégralChen, Zhengyu, Teng Xiao, Kun Kuang, Zheqi Lv, Min Zhang, Jinluan Yang, Chengqiang Lu, Hongxia Yang et Fei Wu. « Learning to Reweight for Generalizable Graph Neural Network ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 8320–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28673.
Texte intégralWelleck, Sean, Peter West, Jize Cao et Yejin Choi. « Symbolic Brittleness in Sequence Models : On Systematic Generalization in Symbolic Mathematics ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8629–37. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20841.
Texte intégralNassar, Mazen, Sanku Dey et Devendra Kumar. « Logarithm Transformed Lomax Distribution with Applications ». Calcutta Statistical Association Bulletin 70, no 2 (novembre 2018) : 122–35. http://dx.doi.org/10.1177/0008068318808135.
Texte intégralLotfollahi, Mohammad, Mohsen Naghipourfar, Fabian J. Theis et F. Alexander Wolf. « Conditional out-of-distribution generation for unpaired data using transfer VAE ». Bioinformatics 36, Supplement_2 (décembre 2020) : i610—i617. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa800.
Texte intégralReyes, Jimmy, Mario A. Rojas et Jaime Arrué. « A New Generalization of the Student’s t Distribution with an Application in Quantile Regression ». Symmetry 13, no 12 (17 décembre 2021) : 2444. http://dx.doi.org/10.3390/sym13122444.
Texte intégralMirzadeh, Saeed, et Anis Iranmanesh. « A new class of skew-logistic distribution ». Mathematical Sciences 13, no 4 (5 octobre 2019) : 375–85. http://dx.doi.org/10.1007/s40096-019-00306-8.
Texte intégralNeeleman, Ad, et Kriszta Szendrői. « Radical Pro Drop and the Morphology of Pronouns ». Linguistic Inquiry 38, no 4 (octobre 2007) : 671–714. http://dx.doi.org/10.1162/ling.2007.38.4.671.
Texte intégralet al., Hassan. « A new generalization of the inverse Lomax distribution with statistical properties and applications ». International Journal of ADVANCED AND APPLIED SCIENCES 8, no 4 (avril 2021) : 89–97. http://dx.doi.org/10.21833/ijaas.2021.04.011.
Texte intégralLi, Dasen, Zhendong Yin, Yanlong Zhao, Wudi Zhao et Jiqing Li. « MLFAnet : A Tomato Disease Classification Method Focusing on OOD Generalization ». Agriculture 13, no 6 (29 mai 2023) : 1140. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13061140.
Texte intégralXu, Xiaofeng, Ivor W. Tsang et Chuancai Liu. « Improving Generalization via Attribute Selection on Out-of-the-Box Data ». Neural Computation 32, no 2 (février 2020) : 485–514. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01256.
Texte intégralWurmbrand, Susi. « Stripping and Topless Complements ». Linguistic Inquiry 48, no 2 (avril 2017) : 341–66. http://dx.doi.org/10.1162/ling_a_00245.
Texte intégralYu, Shujian. « The Analysis of Deep Neural Networks by Information Theory : From Explainability to Generalization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 15462. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26829.
Texte intégralYu, Runpeng, Hong Zhu, Kaican Li, Lanqing Hong, Rui Zhang, Nanyang Ye, Shao-Lun Huang et Xiuqiang He. « Regularization Penalty Optimization for Addressing Data Quality Variance in OoD Algorithms ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8945–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20877.
Texte intégralSinha, Samarth, Homanga Bharadhwaj, Anirudh Goyal, Hugo Larochelle, Animesh Garg et Florian Shkurti. « DIBS : Diversity Inducing Information Bottleneck in Model Ensembles ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 11 (18 mai 2021) : 9666–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17163.
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