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Xu, Cai, Wei Zhao, Jinglong Zhao, Ziyu Guan, Yaming Yang, Long Chen et Xiangyu Song. « Progressive Deep Multi-View Comprehensive Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 10557–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26254.
Texte intégralYue, Yang, Bingyi Kang, Zhongwen Xu, Gao Huang et Shuicheng Yan. « Value-Consistent Representation Learning for Data-Efficient Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 11069–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26311.
Texte intégralde Bruin, Tim, Jens Kober, Karl Tuyls et Robert Babuska. « Integrating State Representation Learning Into Deep Reinforcement Learning ». IEEE Robotics and Automation Letters 3, no 3 (juillet 2018) : 1394–401. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2018.2800101.
Texte intégralChen, Haoqiang, Yadong Liu, Zongtan Zhou et Ming Zhang. « A2C : Attention-Augmented Contrastive Learning for State Representation Extraction ». Applied Sciences 10, no 17 (26 août 2020) : 5902. http://dx.doi.org/10.3390/app10175902.
Texte intégralOng, Sylvie, Yuri Grinberg et Joelle Pineau. « Mixed Observability Predictive State Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 27, no 1 (30 juin 2013) : 746–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v27i1.8680.
Texte intégralMaier, Marc, Brian Taylor, Huseyin Oktay et David Jensen. « Learning Causal Models of Relational Domains ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 531–38. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7695.
Texte intégralLesort, Timothée, Natalia Díaz-Rodríguez, Jean-Frano̧is Goudou et David Filliat. « State representation learning for control : An overview ». Neural Networks 108 (décembre 2018) : 379–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.07.006.
Texte intégralChornozhuk, S. « The New Geometric “State-Action” Space Representation for Q-Learning Algorithm for Protein Structure Folding Problem ». Cybernetics and Computer Technologies, no 3 (27 octobre 2020) : 59–73. http://dx.doi.org/10.34229/2707-451x.20.3.6.
Texte intégralZhang, Yujia, Lai-Man Po, Xuyuan Xu, Mengyang Liu, Yexin Wang, Weifeng Ou, Yuzhi Zhao et Wing-Yin Yu. « Contrastive Spatio-Temporal Pretext Learning for Self-Supervised Video Representation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 3 (28 juin 2022) : 3380–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20248.
Texte intégralLi, Dongfen, Lichao Meng, Jingjing Li, Ke Lu et Yang Yang. « Domain adaptive state representation alignment for reinforcement learning ». Information Sciences 609 (septembre 2022) : 1353–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2022.07.156.
Texte intégralRazmi, Niloufar, et Matthew R. Nassar. « Adaptive Learning through Temporal Dynamics of State Representation ». Journal of Neuroscience 42, no 12 (1 février 2022) : 2524–38. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.0387-21.2022.
Texte intégralLiu, Qiyuan, Qi Zhou, Rui Yang et Jie Wang. « Robust Representation Learning by Clustering with Bisimulation Metrics for Visual Reinforcement Learning with Distractions ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8843–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26063.
Texte intégralJin, Xu, Teng Huang, Ke Wen, Mengxian Chi et Hong An. « HistoSSL : Self-Supervised Representation Learning for Classifying Histopathology Images ». Mathematics 11, no 1 (26 décembre 2022) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/math11010110.
Texte intégralLuo, Dezhao, Chang Liu, Yu Zhou, Dongbao Yang, Can Ma, Qixiang Ye et Weiping Wang. « Video Cloze Procedure for Self-Supervised Spatio-Temporal Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 11701–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6840.
Texte intégralPark, Deog-Yeong, et Ki-Hoon Lee. « Practical Algorithmic Trading Using State Representation Learning and Imitative Reinforcement Learning ». IEEE Access 9 (2021) : 152310–21. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3127209.
Texte intégralChen, Hanxiao. « Robotic Manipulation with Reinforcement Learning, State Representation Learning, and Imitation Learning (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 18 (18 mai 2021) : 15769–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17881.
Texte intégralWang, Xingqi, Mengrui Zhang, Bin Chen, Dan Wei et Yanli Shao. « Dynamic Weighted Multitask Learning and Contrastive Learning for Multimodal Sentiment Analysis ». Electronics 12, no 13 (7 juillet 2023) : 2986. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12132986.
Texte intégralRives, Alexander, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo et al. « Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences ». Proceedings of the National Academy of Sciences 118, no 15 (5 avril 2021) : e2016239118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2016239118.
Texte intégralChang, Xinglong, Jianrong Wang, Rui Guo, Yingkui Wang et Weihao Li. « Asymmetric Graph Contrastive Learning ». Mathematics 11, no 21 (31 octobre 2023) : 4505. http://dx.doi.org/10.3390/math11214505.
Texte intégralXing, Jinwei, Takashi Nagata, Kexin Chen, Xinyun Zou, Emre Neftci et Jeffrey L. Krichmar. « Domain Adaptation In Reinforcement Learning Via Latent Unified State Representation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 10452–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17251.
Texte intégralZhu, Yi, Lei Li et Xindong Wu. « Stacked Convolutional Sparse Auto-Encoders for Representation Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, no 2 (avril 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3434767.
Texte intégralWang, Sheng, Liyong Chen et Furong Peng. « Multiview Latent Representation Learning with Feature Diversity for Clustering ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (11 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1866636.
Texte intégralKeller, Patrick, Abdoul Kader Kaboré, Laura Plein, Jacques Klein, Yves Le Traon et Tegawendé F. Bissyandé. « What You See is What it Means ! Semantic Representation Learning of Code based on Visualization and Transfer Learning ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 31, no 2 (30 avril 2022) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3485135.
Texte intégralSCARPETTA, SILVIA, ZHAOPING LI et JOHN HERTZ. « LEARNING IN AN OSCILLATORY CORTICAL MODEL ». Fractals 11, supp01 (février 2003) : 291–300. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x03001951.
Texte intégralZang, Hongyu, Xin Li et Mingzhong Wang. « SimSR : Simple Distance-Based State Representations for Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8997–9005. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20883.
Texte intégralZhu, Zixin, Le Wang, Wei Tang, Ziyi Liu, Nanning Zheng et Gang Hua. « Learning Disentangled Classification and Localization Representations for Temporal Action Localization ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 3 (28 juin 2022) : 3644–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20277.
Texte intégralZeng, Fanrui, Yingjie Sun et Yizhou Li. « MRLBot : Multi-Dimensional Representation Learning for Social Media Bot Detection ». Electronics 12, no 10 (19 mai 2023) : 2298. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12102298.
Texte intégralYang, Di, Yaohui Wang, Quan Kong, Antitza Dantcheva, Lorenzo Garattoni, Gianpiero Francesca et François Brémond. « Self-Supervised Video Representation Learning via Latent Time Navigation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 3 (26 juin 2023) : 3118–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25416.
Texte intégralLi, Xiutian, Siqi Sun et Rui Feng. « Causal Representation Learning via Counterfactual Intervention ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 4 (24 mars 2024) : 3234–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28108.
Texte intégralKim, Jung-Hoon, Yizhen Zhang, Kuan Han, Zheyu Wen, Minkyu Choi et Zhongming Liu. « Representation learning of resting state fMRI with variational autoencoder ». NeuroImage 241 (novembre 2021) : 118423. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118423.
Texte intégralHumbert, Pierre, Clement Dubost, Julien Audiffren et Laurent Oudre. « Apprenticeship Learning for a Predictive State Representation of Anesthesia ». IEEE Transactions on Biomedical Engineering 67, no 7 (juillet 2020) : 2052–63. http://dx.doi.org/10.1109/tbme.2019.2954348.
Texte intégralLiu, Feng, Ruiming Tang, Xutao Li, Weinan Zhang, Yunming Ye, Haokun Chen, Huifeng Guo, Yuzhou Zhang et Xiuqiang He. « State representation modeling for deep reinforcement learning based recommendation ». Knowledge-Based Systems 205 (octobre 2020) : 106170. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106170.
Texte intégralMo, Yujie, Liang Peng, Jie Xu, Xiaoshuang Shi et Xiaofeng Zhu. « Simple Unsupervised Graph Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7797–805. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20748.
Texte intégralAchille, Alessandro, et Stefano Soatto. « A Separation Principle for Control in the Age of Deep Learning ». Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 1, no 1 (28 mai 2018) : 287–307. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105140.
Texte intégralLi, Zhengyi, Menglu Li, Lida Zhu et Wen Zhang. « Improving PTM Site Prediction by Coupling of Multi-Granularity Structure and Multi-Scale Sequence Representation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 1 (24 mars 2024) : 188–96. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27770.
Texte intégralGrigoryeva, Lyudmila, Allen Hart et Juan-Pablo Ortega. « Learning strange attractors with reservoir systems ». Nonlinearity 36, no 9 (27 juillet 2023) : 4674–708. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6544/ace492.
Texte intégralKefato, Zekarias, et Sarunas Girdzijauskas. « Gossip and Attend : Context-Sensitive Graph Representation Learning ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 14 (26 mai 2020) : 351–59. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v14i1.7305.
Texte intégralBREEDEN, JOSEPH L., et NORMAN H. PACKARD. « A LEARNING ALGORITHM FOR OPTIMAL REPRESENTATION OF EXPERIMENTAL DATA ». International Journal of Bifurcation and Chaos 04, no 02 (avril 1994) : 311–26. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127494000228.
Texte intégralLiu, Shengli, Xiaowen Zhu, Zewei Cao et Gang Wang. « Deep 1D Landmark Representation Learning for Space Target Pose Estimation ». Remote Sensing 14, no 16 (18 août 2022) : 4035. http://dx.doi.org/10.3390/rs14164035.
Texte intégralZhang, Jingran, Xing Xu, Fumin Shen, Huimin Lu, Xin Liu et Heng Tao Shen. « Enhancing Audio-Visual Association with Self-Supervised Curriculum Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3351–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16447.
Texte intégralHan, Ruijiang, Wei Wang, Yuxi Long et Jiajie Peng. « Deep Representation Debiasing via Mutual Information Minimization and Maximization (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12965–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21619.
Texte intégralLi, Fengpeng, Jiabao Li, Wei Han, Ruyi Feng et Lizhe Wang. « Unsupervised Representation High-Resolution Remote Sensing Image Scene Classification via Contrastive Learning Convolutional Neural Network ». Photogrammetric Engineering & ; Remote Sensing 87, no 8 (1 août 2021) : 577–91. http://dx.doi.org/10.14358/pers.87.8.577.
Texte intégralHallac, Ibrahim Riza, Betul Ay et Galip Aydin. « User Representation Learning for Social Networks : An Empirical Study ». Applied Sciences 11, no 12 (13 juin 2021) : 5489. http://dx.doi.org/10.3390/app11125489.
Texte intégralLiu, Jiexi, et Songcan Chen. « TimesURL : Self-Supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 12 (24 mars 2024) : 13918–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29299.
Texte intégralPerrinet, Laurent U. « Role of Homeostasis in Learning Sparse Representations ». Neural Computation 22, no 7 (juillet 2010) : 1812–36. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2010.05-08-795.
Texte intégralNaseem, Usman, Imran Razzak, Shah Khalid Khan et Mukesh Prasad. « A Comprehensive Survey on Word Representation Models : From Classical to State-of-the-Art Word Representation Language Models ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 20, no 5 (23 juin 2021) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3434237.
Texte intégralJanner, Michael, Karthik Narasimhan et Regina Barzilay. « Representation Learning for Grounded Spatial Reasoning ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 6 (décembre 2018) : 49–61. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00004.
Texte intégralXu, Xiao, Chenfei Wu, Shachar Rosenman, Vasudev Lal, Wanxiang Che et Nan Duan. « BridgeTower : Building Bridges between Encoders in Vision-Language Representation Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 10637–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26263.
Texte intégralUmar Jamshaid, Umar Jamshaid. « Optimal Query Execution Plan with Deep Reinforcement Learning ». International Journal for Electronic Crime Investigation 5, no 3 (6 avril 2022) : 23–28. http://dx.doi.org/10.54692/ijeci.2022.050386.
Texte intégralGuo, Jifeng, Zhiqi Pang, Wenbo Sun, Shi Li et Yu Chen. « Redundancy Removal Adversarial Active Learning Based on Norm Online Uncertainty Indicator ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (25 octobre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4752568.
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