Articles de revues sur le sujet « Probabilistic deep models »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Probabilistic deep models ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Masegosa, Andrés R., Rafael Cabañas, Helge Langseth, Thomas D. Nielsen et Antonio Salmerón. « Probabilistic Models with Deep Neural Networks ». Entropy 23, no 1 (18 janvier 2021) : 117. http://dx.doi.org/10.3390/e23010117.
Texte intégralVillanueva Llerena, Julissa, et Denis Deratani Maua. « Efficient Predictive Uncertainty Estimators for Deep Probabilistic Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13740–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142.
Texte intégralKarami, Mahdi, et Dale Schuurmans. « Deep Probabilistic Canonical Correlation Analysis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 8055–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16982.
Texte intégralLu, Ming, Zhihao Duan, Fengqing Zhu et Zhan Ma. « Deep Hierarchical Video Compression ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 8859–67. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28733.
Texte intégralMaroñas, Juan, Roberto Paredes et Daniel Ramos. « Calibration of deep probabilistic models with decoupled bayesian neural networks ». Neurocomputing 407 (septembre 2020) : 194–205. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.103.
Texte intégralLi, Zhenjun, Xi Liu, Dawei Kou, Yi Hu, Qingrui Zhang et Qingxi Yuan. « Probabilistic Models for the Shear Strength of RC Deep Beams ». Applied Sciences 13, no 8 (12 avril 2023) : 4853. http://dx.doi.org/10.3390/app13084853.
Texte intégralSerpell, Cristián, Ignacio A. Araya, Carlos Valle et Héctor Allende. « Addressing model uncertainty in probabilistic forecasting using Monte Carlo dropout ». Intelligent Data Analysis 24 (4 décembre 2020) : 185–205. http://dx.doi.org/10.3233/ida-200015.
Texte intégralBoursin, Nicolas, Carl Remlinger et Joseph Mikael. « Deep Generators on Commodity Markets Application to Deep Hedging ». Risks 11, no 1 (23 décembre 2022) : 7. http://dx.doi.org/10.3390/risks11010007.
Texte intégralZuidberg Dos Martires, Pedro. « Probabilistic Neural Circuits ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 17280–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29675.
Texte intégralRavuri, Suman, Karel Lenc, Matthew Willson, Dmitry Kangin, Remi Lam, Piotr Mirowski, Megan Fitzsimons et al. « Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar ». Nature 597, no 7878 (29 septembre 2021) : 672–77. http://dx.doi.org/10.1038/s41586-021-03854-z.
Texte intégralAdams, Jadie. « Probabilistic Shape Models of Anatomy Directly from Images ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 16107–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26914.
Texte intégralQian, Weizhu, Fabrice Lauri et Franck Gechter. « Supervised and semi-supervised deep probabilistic models for indoor positioning problems ». Neurocomputing 435 (mai 2021) : 228–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2020.12.131.
Texte intégralSinha, Mourani, Mrinmoyee Bhattacharya, M. Seemanth et Suchandra A. Bhowmick. « Probabilistic Models and Deep Learning Models Assessed to Estimate Design and Operational Ocean Wave Statistics to Reduce Coastal Hazards ». Geosciences 13, no 12 (12 décembre 2023) : 380. http://dx.doi.org/10.3390/geosciences13120380.
Texte intégralAndrianomena, Sambatra. « Probabilistic learning for pulsar classification ». Journal of Cosmology and Astroparticle Physics 2022, no 10 (1 octobre 2022) : 016. http://dx.doi.org/10.1088/1475-7516/2022/10/016.
Texte intégralD’Andrea, Fabio, Pierre Gentine, Alan K. Betts et Benjamin R. Lintner. « Triggering Deep Convection with a Probabilistic Plume Model ». Journal of the Atmospheric Sciences 71, no 11 (29 octobre 2014) : 3881–901. http://dx.doi.org/10.1175/jas-d-13-0340.1.
Texte intégralMurad, Abdulmajid, Frank Alexander Kraemer, Kerstin Bach et Gavin Taylor. « Probabilistic Deep Learning to Quantify Uncertainty in Air Quality Forecasting ». Sensors 21, no 23 (30 novembre 2021) : 8009. http://dx.doi.org/10.3390/s21238009.
Texte intégralBuda-Ożóg, Lidia. « Probabilistic assessment of load-bearing capacity of deep beams designed by strut-and-tie method ». MATEC Web of Conferences 262 (2019) : 08001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201926208001.
Texte intégralDuan, Yun. « A Novel Interval Energy-Forecasting Method for Sustainable Building Management Based on Deep Learning ». Sustainability 14, no 14 (13 juillet 2022) : 8584. http://dx.doi.org/10.3390/su14148584.
Texte intégralMashlakov, Aleksei, Toni Kuronen, Lasse Lensu, Arto Kaarna et Samuli Honkapuro. « Assessing the performance of deep learning models for multivariate probabilistic energy forecasting ». Applied Energy 285 (mars 2021) : 116405. http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.116405.
Texte intégralLiu, Mao-Yi, Zheng Li et Hang Zhang. « Probabilistic Shear Strength Prediction for Deep Beams Based on Bayesian-Optimized Data-Driven Approach ». Buildings 13, no 10 (28 septembre 2023) : 2471. http://dx.doi.org/10.3390/buildings13102471.
Texte intégralNye, Logan, Hamid Ghaednia et Joseph H. Schwab. « Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model. » Journal of Clinical Oncology 41, no 16_suppl (1 juin 2023) : e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Texte intégralBentivoglio, Roberto, Elvin Isufi, Sebastian Nicolaas Jonkman et Riccardo Taormina. « Deep learning methods for flood mapping : a review of existing applications and future research directions ». Hydrology and Earth System Sciences 26, no 16 (25 août 2022) : 4345–78. http://dx.doi.org/10.5194/hess-26-4345-2022.
Texte intégralEdie, Stewart M., Peter D. Smits et David Jablonski. « Probabilistic models of species discovery and biodiversity comparisons ». Proceedings of the National Academy of Sciences 114, no 14 (21 mars 2017) : 3666–71. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1616355114.
Texte intégralAvaylon, Matthew, Robbie Sadre, Zhe Bai et Talita Perciano. « Adaptable Deep Learning and Probabilistic Graphical Model System for Semantic Segmentation ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, no 01 (2022) : 288–302. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1119.
Texte intégralSansine, Vateanui, Pascal Ortega, Daniel Hissel et Franco Ferrucci. « Hybrid Deep Learning Model for Mean Hourly Irradiance Probabilistic Forecasting ». Atmosphere 14, no 7 (24 juillet 2023) : 1192. http://dx.doi.org/10.3390/atmos14071192.
Texte intégralHou, Yuxin, Ari Heljakka et Arno Solin. « Gaussian Process Priors for View-Aware Inference ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 7762–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16948.
Texte intégralNguyen, Minh Truong, Viet-Hung Dang et Truong-Thang Nguyen. « Applying Bayesian neural network to evaluate the influence of specialized mini projects on final performance of engineering students : A case study ». Ministry of Science and Technology, Vietnam 64, no 4 (15 décembre 2022) : 10–15. http://dx.doi.org/10.31276/vjste.64(4).10-15.
Texte intégralNor, Ahmad Kamal Mohd. « Failure Prognostic of Turbofan Engines with Uncertainty Quantification and Explainable AI (XIA) ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 3 (11 avril 2021) : 3494–504. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i3.1624.
Texte intégralGhobadi, Fatemeh, et Doosun Kang. « Multi-Step Ahead Probabilistic Forecasting of Daily Streamflow Using Bayesian Deep Learning : A Multiple Case Study ». Water 14, no 22 (14 novembre 2022) : 3672. http://dx.doi.org/10.3390/w14223672.
Texte intégralBentsen, Lars Ødegaard, Narada Dilp Warakagoda, Roy Stenbro et Paal Engelstad. « Probabilistic Wind Park Power Prediction using Bayesian Deep Learning and Generative Adversarial Networks ». Journal of Physics : Conference Series 2362, no 1 (1 novembre 2022) : 012005. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2362/1/012005.
Texte intégralLee, Taehee, Devin Rand, Lorraine E. Lisiecki, Geoffrey Gebbie et Charles Lawrence. « Bayesian age models and stacks : combining age inferences from radiocarbon and benthic δ18O stratigraphic alignment ». Climate of the Past 19, no 10 (17 octobre 2023) : 1993–2012. http://dx.doi.org/10.5194/cp-19-1993-2023.
Texte intégralLi, Longyuan, Jihai Zhang, Junchi Yan, Yaohui Jin, Yunhao Zhang, Yanjie Duan et Guangjian Tian. « Synergetic Learning of Heterogeneous Temporal Sequences for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 10 (18 mai 2021) : 8420–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17023.
Texte intégralPang, Bo, Erik Nijkamp et Ying Nian Wu. « Deep Learning With TensorFlow : A Review ». Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, no 2 (10 septembre 2019) : 227–48. http://dx.doi.org/10.3102/1076998619872761.
Texte intégralLim, Heejong, Kwanghun Chung et Sangbok Lee. « Probabilistic Forecasting for Demand of a Bike-Sharing Service Using a Deep-Learning Approach ». Sustainability 14, no 23 (29 novembre 2022) : 15889. http://dx.doi.org/10.3390/su142315889.
Texte intégralBi, Wei, Wenhua Chen et Jun Pan. « Multidisciplinary Reliability Design Considering Hybrid Uncertainty Incorporating Deep Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (18 novembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5846684.
Texte intégralT, Ermolieva, Ermoliev Y, Zagorodniy) A, Bogdanov V, Borodina O, Havlik P, Komendantova N, Knopov P, Gorbachuk V et Zaslavskyi V. « Artificial Intelligence, Machine Learning, and Intelligent Decision Support Systems : Iterative “Learning” SQG-based procedures for Distributed Models’ Linkage ». Artificial Intelligence 27, AI.2022.27(2) (29 décembre 2022) : 92–97. http://dx.doi.org/10.15407/jai2022.02.092.
Texte intégralLiu, Xi, Tao Wu, Yuanyuan An et Yang Liu. « Probabilistic models of the strut efficiency factor for RC deep beams with MCMC method ». Structural Concrete 21, no 3 (22 janvier 2020) : 917–33. http://dx.doi.org/10.1002/suco.201900249.
Texte intégralde Zarzà, I., J. de Curtò, Gemma Roig et Carlos T. Calafate. « LLM Multimodal Traffic Accident Forecasting ». Sensors 23, no 22 (16 novembre 2023) : 9225. http://dx.doi.org/10.3390/s23229225.
Texte intégralAli, Abdullah Marish, Fuad A. Ghaleb, Mohammed Sultan Mohammed, Fawaz Jaber Alsolami et Asif Irshad Khan. « Web-Informed-Augmented Fake News Detection Model Using Stacked Layers of Convolutional Neural Network and Deep Autoencoder ». Mathematics 11, no 9 (23 avril 2023) : 1992. http://dx.doi.org/10.3390/math11091992.
Texte intégralChipofya, Mapopa, Hilal Tayara et Kil To Chong. « Deep Probabilistic Learning Model for Prediction of Ionic Liquids Toxicity ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 9 (9 mai 2022) : 5258. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23095258.
Texte intégralMeng, Fan, Kunlin Yang, Yichen Yao, Zhibin Wang et Tao Song. « Tropical Cyclone Intensity Probabilistic Forecasting System Based on Deep Learning ». International Journal of Intelligent Systems 2023 (18 mars 2023) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3569538.
Texte intégralPomponi, Jary, Simone Scardapane et Aurelio Uncini. « A Probabilistic Re-Intepretation of Confidence Scores in Multi-Exit Models ». Entropy 24, no 1 (21 décembre 2021) : 1. http://dx.doi.org/10.3390/e24010001.
Texte intégralZhong, Z., et M. Mehltretter. « MIXED PROBABILITY MODELS FOR ALEATORIC UNCERTAINTY ESTIMATION IN THE CONTEXT OF DENSE STEREO MATCHING ». ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-2-2021 (17 juin 2021) : 17–26. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-2-2021-17-2021.
Texte intégralShao, Mingyue, Wei Song et Xiaobing Zhao. « Polymetallic Nodule Resource Assessment of Seabed Photography Based on Denoising Diffusion Probabilistic Models ». Journal of Marine Science and Engineering 11, no 8 (27 juillet 2023) : 1494. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11081494.
Texte intégralXu, Duo, Jonathan C. Tan, Chia-Jung Hsu et Ye Zhu. « Denoising Diffusion Probabilistic Models to Predict the Density of Molecular Clouds ». Astrophysical Journal 950, no 2 (1 juin 2023) : 146. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/accae5.
Texte intégralPandarinathan, Mr, S. Velan et S. Deepak. « Human Emotion Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 2225–29. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52016.
Texte intégralCandela, Alberto, David R. Thompson, David Wettergreen, Kerry Cawse-Nicholson, Sven Geier, Michael L. Eastwood et Robert O. Green. « Probabilistic Super Resolution for Mineral Spectroscopy ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 08 (3 avril 2020) : 13241–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i08.7030.
Texte intégralM. Rajalakshmi et V. Sulochana. « Enhancing deep learning model performance in air quality classification through probabilistic hyperparameter tuning with tree-structured parzen estimators ». Scientific Temper 14, no 04 (30 décembre 2023) : 1244–50. http://dx.doi.org/10.58414/scientifictemper.2023.14.4.27.
Texte intégralTürkmen, Ali Caner, Tim Januschowski, Yuyang Wang et Ali Taylan Cemgil. « Forecasting intermittent and sparse time series : A unified probabilistic framework via deep renewal processes ». PLOS ONE 16, no 11 (29 novembre 2021) : e0259764. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259764.
Texte intégralLi, Zhanli, Xinyu Zhang, Fan Deng et Yun Zhang. « Integrating deep neural network with logic rules for credit scoring ». Intelligent Data Analysis 27, no 2 (15 mars 2023) : 483–500. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216460.
Texte intégral