Gotowa bibliografia na temat „Deep learning with uncertainty”
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Artykuły w czasopismach na temat "Deep learning with uncertainty"
Liu, Wei, Xiaodong Yue, Yufei Chen i Thierry Denoeux. "Trusted Multi-View Deep Learning with Opinion Aggregation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 7 (28.06.2022): 7585–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20724.
Pełny tekst źródłaOh, Dongpin, i Bonggun Shin. "Improving Evidential Deep Learning via Multi-Task Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 7 (28.06.2022): 7895–903. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20759.
Pełny tekst źródłaBajorath, Jürgen. "Understanding uncertainty in deep learning builds confidence". Artificial Intelligence in the Life Sciences 2 (grudzień 2022): 100033. http://dx.doi.org/10.1016/j.ailsci.2022.100033.
Pełny tekst źródłavan den Berg, Cornelis A. T., i Ettore F. Meliadò. "Uncertainty Assessment for Deep Learning Radiotherapy Applications". Seminars in Radiation Oncology 32, nr 4 (październik 2022): 304–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.001.
Pełny tekst źródłaZheng, Rui, Shulin Zhang, Lei Liu, Yuhao Luo i Mingzhai Sun. "Uncertainty in Bayesian deep label distribution learning". Applied Soft Computing 101 (marzec 2021): 107046. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2020.107046.
Pełny tekst źródłaLockwood, Owen, i Mei Si. "A Review of Uncertainty for Deep Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 18, nr 1 (11.10.2022): 155–62. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21959.
Pełny tekst źródłaKarimi, Hamed, i Reza Samavi. "Quantifying Deep Learning Model Uncertainty in Conformal Prediction". Proceedings of the AAAI Symposium Series 1, nr 1 (3.10.2023): 142–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v1i1.27492.
Pełny tekst źródłaCaldeira, João, i Brian Nord. "Deeply uncertain: comparing methods of uncertainty quantification in deep learning algorithms". Machine Learning: Science and Technology 2, nr 1 (4.12.2020): 015002. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/aba6f3.
Pełny tekst źródłaDa Silva, Felipe Leno, Pablo Hernandez-Leal, Bilal Kartal i Matthew E. Taylor. "Uncertainty-Aware Action Advising for Deep Reinforcement Learning Agents". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 5792–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6036.
Pełny tekst źródłaKawano, Yasufumi, Yoshiki Nota, Rinpei Mochizuki i Yoshimitsu Aoki. "Non-Deep Active Learning for Deep Neural Networks". Sensors 22, nr 14 (13.07.2022): 5244. http://dx.doi.org/10.3390/s22145244.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Deep learning with uncertainty"
Kim, Alisa. "Deep Learning for Uncertainty Measurement". Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2021. http://dx.doi.org/10.18452/22161.
Pełny tekst źródłaThis thesis focuses on solving the problem of uncertainty measurement and its impact on business decisions while pursuing two goals: first, develop and validate accurate and robust models for uncertainty quantification, employing both the well established statistical models and newly developed machine learning tools, with particular focus on deep learning. The second goal revolves around the industrial application of proposed models, applying them to real-world cases when measuring volatility or making a risky decision entails a direct and substantial gain or loss. This thesis started with the exploration of implied volatility (IV) as a proxy for investors' perception of uncertainty for a new class of assets - crypto-currencies. The second paper focused on methods to identify risk-loving traders and employed the DNN infrastructure for it to investigate further the risk-taking behavior of market actors that both stems from and perpetuates uncertainty. The third paper addressed the challenging endeavor of fraud detection and offered the decision support model that allowed a more accurate and interpretable evaluation of financial reports submitted for audit. Following the importance of risk assessment and agents' expectations in economic development and building on the existing works of Baker (2016) and their economic policy uncertainty (EPU) index, it offered a novel DL-NLP-based method for the quantification of economic policy uncertainty. In summary, this thesis offers insights that are highly relevant to both researchers and practitioners. The new deep learning-based solutions exhibit superior performance to existing approaches to quantify and explain economic uncertainty, allowing for more accurate forecasting, enhanced planning capacities, and mitigated risks. The offered use-cases provide a road-map for further development of the DL tools in practice and constitute a platform for further research.
Kim, Alisa [Verfasser]. "Deep Learning for Uncertainty Measurement / Alisa Kim". Berlin : Humboldt-Universität zu Berlin, 2021. http://d-nb.info/1227300824/34.
Pełny tekst źródłaKendall, Alex Guy. "Geometry and uncertainty in deep learning for computer vision". Thesis, University of Cambridge, 2019. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/287944.
Pełny tekst źródłaAguilar, Eduardo. "Deep Learning and Uncertainty Modeling in Visual Food Analysis". Doctoral thesis, Universitat de Barcelona, 2020. http://hdl.handle.net/10803/670751.
Pełny tekst źródłaEl desafiante problema que plantea el análisis de alimentos, la facilidad para recopilar imágenes de alimentos y sus numerosas aplicaciones para la salud y el ocio son algunos de los factores principales que han incentivado la generación de varios enfoques de visión por computadora para abordar este problema. Sin embargo, la ambigüedad alimentaria, variabilidad entre clases y similitud dentro de la clase definen un desafío real para los algoritmos de aprendizaje profundo y visión por computadora. Con la llegada de las redes neuronales convolucionales, el complejo problema del análisis visual de los alimentos ha experimentado una mejora significativa. A pesar de ello, para aplicaciones reales, donde se deben analizar y reconocer miles de alimentos, es necesario comprender mejor lo que aprende el modelo y, a partir de ello, orientar su aprendizaje en aspectos más discriminatorios para mejorar su precisión y robustez. En esta tesis abordamos el problema del análisis de imágenes de alimentos mediante métodos basados en algoritmos de aprendizaje profundo. Hay dos partes distinguibles. En la primera parte, nos centramos en la tarea de reconocimiento de alimentos y profundizamos en el modelado de incertidumbre. Primero, proponemos un nuevo modelo multi-tarea que es capaz de predecir simultáneamente diferentes tareas relacionadas con los alimentos. Aquí, ampliamos el modelo de incertidumbre homocedástica para permitir la clasificación tanto de etiqueta única como de etiquetas múltiples, y proponemos un término de regularización, que pondera conjuntamente las tareas y sus correlaciones. En segundo lugar, proponemos un novedoso esquema de predicción basado en una jerarquía de clases que considera clasificadores locales y un clasificador plano. Para decidir el enfoque a utilizar (plano o local), definimos criterios basados en la incertidumbre epistémica estimada a partir de los clasificadores de 'hijos' y la predicción del clasificador de 'padres'. Y tercero, proponemos tres nuevas estrategias de aumento de datos que analizan la incertidumbre epistémica a nivel de clase o de muestra para guiar el entrenamiento del modelo. En la segunda parte contribuimos al diseño de nuevos métodos para la detección de alimentos (clasificación food/non-food), para generar predicciones a partir de un conjunto de clasificadores de alimentos y para la detección semántica de alimentos. Primero, establecemos en estado del arte en cuanto a últimos avances en clasificación de food/non-food y proponemos un modelo óptimo basado en la arquitectura GoogLeNet, Análisis de Componentes Principales (PCA) y una Máquina de Vector de Soporte (SVM). En segundo lugar, proponemos medidas difusas para combinar múltiples clasificadores para el reconocimiento de alimentos basados en dos arquitecturas convolucionales diferentes que se complementan y de este modo, logran una mejora en el rendimiento. Y tercero, abordamos el problema del análisis automático de bandejas de alimentos en el entorno de comedores y restaurantes a través de un nuevo enfoque que integra en un mismo marco la localización, el reconocimiento y la segmentación de alimentos para la detección semántica de alimentos. Todos los métodos diseñados en esta tesis están validados y contrastados sobre conjuntos de datos de alimentos públicos relevantes y los resultados obtenidos se informan en detalle.
Ekelund, Måns. "Uncertainty Estimation for Deep Learning-based LPI Radar Classification : A Comparative Study of Bayesian Neural Networks and Deep Ensembles". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-301653.
Pełny tekst źródłaTidigare studier har visat att djupa neurala nätverk (DNN) kan klassificera signalmönster för en speciell typ av radar (LPI) som är skapad för att vara svår att identifiera och avlyssna. Traditionella neurala nätverk saknar dock ett naturligt sätt att skatta osäkerhet, vilket skadar deras pålitlighet och förhindrar att de används i säkerhetskritiska miljöer. Osäkerhetsskattning för djupinlärning har därför vuxit och på senare tid blivit ett stort område med två tydliga kategorier, Bayesiansk approximering och ensemblemetoder. LPI radarklassificering är av stort intresse för försvarsindustrin, och tekniken kommer med största sannolikhet att appliceras i säkerhetskritiska miljöer. I denna studie jämför vi Bayesianska neurala nätverk och djupa ensembler för LPI radarklassificering. Resultaten från studien pekar på att en djup ensemble uppnår högre träffsäkerhet än ett Bayesianskt neuralt nätverk och att båda metoderna uppvisar återhållsamhet i sina förutsägelser jämfört med ett traditionellt djupt neuralt nätverk. Vi skattar osäkerhet som entropi och visar att osäkerheten i metodernas slutledningar ökar både på höga brusnivåer och på data som är något förskjuten från den kända datadistributionen. Resultaten visar dock att metodernas osäkerhet inte ökar jämfört med ett vanligt nätverk när de får se tidigare osedda signal mönster. Vi visar också att val av metod kan influeras av tillgängliga resurser, eftersom djupa ensembler kräver mycket minne jämfört med ett traditionellt eller Bayesianskt neuralt nätverk.
Lee, Hong Yun. "Deep Learning for Visual-Inertial Odometry: Estimation of Monocular Camera Ego-Motion and its Uncertainty". The Ohio State University, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu156331321922759.
Pełny tekst źródłaCofré, Martel Sergio Manuel Ignacio. "A deep learning based framework for physical assets' health prognostics under uncertainty for big Machinery Data". Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/168080.
Pełny tekst źródłaEl desarrollo en tecnología de mediciones ha permitido el monitoreo continuo de sistemas complejos a través de múltiples sensores, generando así grandes bases de datos. Estos datos normalmente son almacenados para ser posteriormente analizados con técnicas tradicionales de Prognostics and Health Management (PHM). Sin embargo, muchas veces, gran parte de esta información es desperdiciada, ya que los métodos tradicionales de PHM requieren de conocimiento experto sobre el sistema para su implementación. Es por esto que, para estimar parámetros relacionados a confiabilidad, los enfoques basados en análisis de datos pueden utilizarse para complementar los métodos de PHM. El objetivo de esta tesis consiste en desarrollar e implementar un marco de trabajo basado en técnicas de Aprendizaje Profundo para la estimación del estado de salud de sistemas y componentes, utilizando datos multisensoriales de monitoreo. Para esto, se definen los siguientes objetivos específicos: Desarrollar una arquitectura capaz de extraer características temporales y espaciales de los datos. Proponer un marco de trabajo para la estimación del estado de salud, y validarlo utilizando dos conjuntos de datos: C-MAPSS turbofan engine, y baterías ion-litio CS2. Finalmente, entregar una estimación de la propagación de la incertidumbre en los pronósticos del estado de salud. Se propone una estructura que integre las ventajas de relación espacial de las Convolutional Neural Networks, junto con el análisis secuencial de las Long-Short Term Memory Recurrent Neural Networks. Utilizando Dropout tanto para la regularización, como también para una aproximación bayesiana para la estimación de incertidumbre de los modelos. De acuerdo con lo anterior, la arquitectura propuesta recibe el nombre CNNBiLSTM. Para los datos de C-MAPSS se entrenan cuatro modelos diferentes, uno para cada subconjunto de datos, con el objetivo de estimar la vida remanente útil. Los modelos arrojan resultados superiores al estado del arte en la raíz del error medio cuadrado (RMSE), mostrando robustez en el proceso de entrenamiento, y baja incertidumbre en sus predicciones. Resultados similares se obtienen para el conjunto de datos CS2, donde el modelo entrenado con todas las celdas de batería logra estimar el estado de carga y el estado de salud con un bajo RMSE y una pequeña incertidumbre sobre su estimación de valores. Los resultados obtenidos por los modelos entrenados muestran que la arquitectura propuesta es adaptable a diferentes sistemas y puede obtener relaciones temporales abstractas de los datos sensoriales para la evaluación de confiabilidad. Además, los modelos muestran robustez durante el proceso de entrenamiento, así como una estimación precisa con baja incertidumbre.
Martin, Alice. "Deep learning models and algorithms for sequential data problems : applications to language modelling and uncertainty quantification". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS007.
Pełny tekst źródłaIn this thesis, we develop new models and algorithms to solve deep learning tasks on sequential data problems, with the perspective of tackling the pitfalls of current approaches for learning language models based on neural networks. A first research work develops a new deep generative model for sequential data based on Sequential Monte Carlo Methods, that enables to better model diversity in language modelling tasks, and better quantify uncertainty in sequential regression problems. A second research work aims to facilitate the use of SMC techniques within deep learning architectures, by developing a new online smoothing algorithm with reduced computational cost, and applicable on a wider scope of state-space models, including deep generative models. Finally, a third research work proposes the first reinforcement learning that enables to learn conditional language models from scratch (i.e without supervised datasets), based on a truncation mechanism of the natural language action space with a pretrained language model
Wang, Peng. "STOCHASTIC MODELING AND UNCERTAINTY EVALUATION FOR PERFORMANCE PROGNOSIS IN DYNAMICAL SYSTEMS". Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1499788641069811.
Pełny tekst źródłaAsgrimsson, David Steinar. "Quantifying uncertainty in structural condition with Bayesian deep learning : A study on the Z-24 bridge benchmark". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-251451.
Pełny tekst źródłaEn maskininlärningsmetod för strukturell skadedetektering av broar presenteras. Metoden valideras på det kända referensdataset Z-24, där en sensor-instrumenterad trespannsbro stegvist skadats. Ett Bayesianskt neuralt nätverk med autoenkoders tränas till att rekonstruera råa sensordatasekvenser, med osäkerhetsgränser i förutsägningen. Rekonstrueringsavvikelsen jämförs med avvikelsesfördelningen i oskadat tillstånd och sekvensen bedöms att komma från ett skadad eller icke skadat tillstånd. Flera realistiska stegvisa skadetillstånd upptäcktes, vilket gör metoden användbar i ett databaserat skadedetektionssystem för en bro i full storlek. Detta är ett lovande steg mot ett helt operativt databaserat skadedetektionssystem.
Książki na temat "Deep learning with uncertainty"
Marchau, Vincent A. W. J., Warren E. Walker, Pieter J. T. M. Bloemen i Steven W. Popper, red. Decision Making under Deep Uncertainty. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05252-2.
Pełny tekst źródłaSaefken, Benjamin, Alexander Silbersdorff i Christoph Weisser, red. Learning deep. Göttingen: Göttingen University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.17875/gup2020-1338.
Pełny tekst źródłaBishop, Christopher M., i Hugh Bishop. Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-45468-4.
Pełny tekst źródłaKruse, René-Marcel, Benjamin Säfken, Alexander Silbersdorff i Christoph Weisser, red. Learning Deep Textwork. Göttingen: Göttingen University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.17875/gup2021-1608.
Pełny tekst źródłaRodriguez, Andres. Deep Learning Systems. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01769-8.
Pełny tekst źródłaFergus, Paul, i Carl Chalmers. Applied Deep Learning. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04420-5.
Pełny tekst źródłaCalin, Ovidiu. Deep Learning Architectures. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36721-3.
Pełny tekst źródłaEl-Amir, Hisham, i Mahmoud Hamdy. Deep Learning Pipeline. Berkeley, CA: Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5349-6.
Pełny tekst źródłaMatsushita, Kayo, red. Deep Active Learning. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5660-4.
Pełny tekst źródłaMichelucci, Umberto. Applied Deep Learning. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3790-8.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Deep learning with uncertainty"
Şen, Zekâi. "Uncertainty and Modeling Principles". W Shallow and Deep Learning Principles, 141–243. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-29555-3_4.
Pełny tekst źródłaWüthrich, Mario V., i Michael Merz. "Deep Learning". W Springer Actuarial, 267–379. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12409-9_7.
Pełny tekst źródłaPlasencia Salgueiro, Armando, Lynnette González Rodríguez i Ileana Suárez Blanco. "Managing Deep Learning Uncertainty for Unmanned Systems". W Deep Learning for Unmanned Systems, 175–223. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-77939-9_6.
Pełny tekst źródłaWüthrich, Mario V., i Michael Merz. "Selected Topics in Deep Learning". W Springer Actuarial, 453–535. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12409-9_11.
Pełny tekst źródłaGonzález-Rodríguez, Lynnette, i Armando Plasencia-Salgueiro. "Uncertainty-Aware Autonomous Mobile Robot Navigation with Deep Reinforcement Learning". W Deep Learning for Unmanned Systems, 225–57. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-77939-9_7.
Pełny tekst źródłaStåhl, Niclas, Göran Falkman, Alexander Karlsson i Gunnar Mathiason. "Evaluation of Uncertainty Quantification in Deep Learning". W Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, 556–68. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50146-4_41.
Pełny tekst źródłaGrigorescu, Irina, Alena Uus, Daan Christiaens, Lucilio Cordero-Grande, Jana Hutter, Dafnis Batalle, A. David Edwards, Joseph V. Hajnal, Marc Modat i Maria Deprez. "Uncertainty-Aware Deep Learning Based Deformable Registration". W Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Perinatal Imaging, Placental and Preterm Image Analysis, 54–63. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87735-4_6.
Pełny tekst źródłaLinsner, Florian, Linara Adilova, Sina Däubener, Michael Kamp i Asja Fischer. "Approaches to Uncertainty Quantification in Federated Deep Learning". W Communications in Computer and Information Science, 128–45. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-93736-2_12.
Pełny tekst źródłaImam, Raza, i Mohammed Talha Alam. "Optimizing Brain Tumor Classification: A Comprehensive Study on Transfer Learning and Imbalance Handling in Deep Learning Models". W Epistemic Uncertainty in Artificial Intelligence, 74–88. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-57963-9_6.
Pełny tekst źródłaGhoshal, Biraja, Bhargab Ghoshal i Allan Tucker. "Leveraging Uncertainty in Deep Learning for Pancreatic Adenocarcinoma Grading". W Medical Image Understanding and Analysis, 565–77. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12053-4_42.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Deep learning with uncertainty"
Kong, Lingkai, Harshavardhan Kamarthi, Peng Chen, B. Aditya Prakash i Chao Zhang. "Uncertainty Quantification in Deep Learning". W KDD '23: The 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA: ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3580305.3599577.
Pełny tekst źródłaDarling, Michael, Justin Doak, Richard Field i Mark Smith. "Optimizing Machine Learning Decisions with Prediction Uncertainty." W Proposed for presentation at the Machine Learning Deep Learning (MLDL) in ,. US DOE, 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1888406.
Pełny tekst źródłaKail, Roman, Kirill Fedyanin, Nikita Muravev, Alexey Zaytsev i Maxim Panov. "ScaleFace: Uncertainty-aware Deep Metric Learning". W 2023 IEEE 10th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/dsaa60987.2023.10302546.
Pełny tekst źródłaSanchez, Téo, Baptiste Caramiaux, Pierre Thiel i Wendy E. Mackay. "Deep Learning Uncertainty in Machine Teaching". W IUI '22: 27th International Conference on Intelligent User Interfaces. New York, NY, USA: ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3490099.3511117.
Pełny tekst źródłaAhuja, Rishit Mohan, Maxime Alos, Alex McQuilkin i Anudeep Venapally. "Quantifying Uncertainty using Bayesian Deep Learning and Deep Ensembles". W 2023 IEEE 3rd International Conference on Technology, Engineering, Management for Societal impact using Marketing, Entrepreneurship and Talent (TEMSMET). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/temsmet56707.2023.10150105.
Pełny tekst źródłaZHANG, YANG, YOU-WU WANG i YI-QING NI. "HYBRID PROBABILISTIC DEEP LEARNING FOR DAMAGE IDENTIFICATION". W Structural Health Monitoring 2023. Destech Publications, Inc., 2023. http://dx.doi.org/10.12783/shm2023/37014.
Pełny tekst źródłaHu, Qian, i Huzefa Rangwala. "Reliable Deep Grade Prediction with Uncertainty Estimation". W LAK19: The 9th International Learning Analytics & Knowledge Conference. New York, NY, USA: ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3303772.3303802.
Pełny tekst źródłaGLAUNER, PATRICK O. "DEEP LEARNING FOR SMILE RECOGNITION". W Conference on Uncertainty Modelling in Knowledge Engineering and Decision Making (FLINS 2016). WORLD SCIENTIFIC, 2016. http://dx.doi.org/10.1142/9789813146976_0053.
Pełny tekst źródłaRajput, Kishansingh, Malachi Schram i Karthik Somayaji. "Uncertainty Aware Deep Learning for Particle Accelerators". W 36th Conference on Neural Information Processing, Hybrid/New Orleans, November 29, 2022. US DOE, 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1998542.
Pełny tekst źródłaPantoja, Maria, Drazen Fabris i Robert Klienhenz. "Uncertainty in Deep Learning for Image Processing". W International Conference on Industrial Application Engineering 2023. The Institute of Industrial Applications Engineers, 2023. http://dx.doi.org/10.12792/iciae2023.013.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Deep learning with uncertainty"
Caldeira, Joao. Deeply Uncertain: Comparing Methods of Uncertainty Quantification in Deep Learning Algorithms. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), kwiecień 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1623354.
Pełny tekst źródłaCatanach, Thomas, i Jed Duersch. Efficient Generalizable Deep Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), wrzesień 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1760400.
Pełny tekst źródłaStracuzzi, David, Maximillian Chen, Michael Darling, Matthew Peterson i Charlie Vollmer. Uncertainty Quantification for Machine Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), czerwiec 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1733262.
Pełny tekst źródłaThompson, A., K. Jagan, A. Sundar, R. Khatry, J. Donlevy, S. Thomas i P. Harris. Uncertainty evaluation for machine learning. National Physical Laboratory, styczeń 2022. http://dx.doi.org/10.47120/npl.ms34.
Pełny tekst źródłaGroh, Micah. NOvA Reconstruction using Deep Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), czerwiec 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1462092.
Pełny tekst źródłaGeiss, Andrew, Joseph Hardin, Sam Silva, William Jr., Adam Varble i Jiwen Fan. Deep Learning for Ensemble Forecasting. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), kwiecień 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1769692.
Pełny tekst źródłaHarris, James, Shannon Kinkead, Dylan Fox i Yang Ho. Continual Learning for Pattern Recognizers using Neurogenesis Deep Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), wrzesień 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1855019.
Pełny tekst źródłaDraelos, Timothy John, Nadine E. Miner, Christopher C. Lamb, Craig Michael Vineyard, Kristofor David Carlson, Conrad D. James i James Bradley Aimone. Neurogenesis Deep Learning: Extending deep networks to accommodate new classes. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), grudzień 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1505351.
Pełny tekst źródłaFan, Yiming. Nonlocal Operator Learning with Uncertainty Quantification. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), sierpień 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1813660.
Pełny tekst źródłaBalaji, Praveen. Detecting Stellar Streams through Deep Learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), sierpień 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1637622.
Pełny tekst źródła