Artykuły w czasopismach na temat „Deep supervised learning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Deep supervised learning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Kim, Taeheon, Jaewon Hur i Youkyung Han. "Very High-Resolution Satellite Image Registration Based on Self-supervised Deep Learning". Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 41, nr 4 (31.08.2023): 217–25. http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2023.41.4.217.
Pełny tekst źródłaAlZuhair, Mona Suliman, Mohamed Maher Ben Ismail i Ouiem Bchir. "Soft Semi-Supervised Deep Learning-Based Clustering". Applied Sciences 13, nr 17 (27.08.2023): 9673. http://dx.doi.org/10.3390/app13179673.
Pełny tekst źródłaWei, Xiang, Xiaotao Wei, Xiangyuan Kong, Siyang Lu, Weiwei Xing i Wei Lu. "FMixCutMatch for semi-supervised deep learning". Neural Networks 133 (styczeń 2021): 166–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.10.018.
Pełny tekst źródłaZhou, Shusen, Hailin Zou, Chanjuan Liu, Mujun Zang, Zhiwang Zhang i Jun Yue. "Deep extractive networks for supervised learning". Optik 127, nr 20 (październik 2016): 9008–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.07.007.
Pełny tekst źródłaFong, A. C. M., i G. Hong. "Boosted Supervised Intensional Learning Supported by Unsupervised Learning". International Journal of Machine Learning and Computing 11, nr 2 (marzec 2021): 98–102. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.2.1020.
Pełny tekst źródłaHu, Yu, i Hongmin Cai. "Hypergraph-Supervised Deep Subspace Clustering". Mathematics 9, nr 24 (15.12.2021): 3259. http://dx.doi.org/10.3390/math9243259.
Pełny tekst źródłaFu, Zheren, Yan Li, Zhendong Mao, Quan Wang i Yongdong Zhang. "Deep Metric Learning with Self-Supervised Ranking". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 2 (18.05.2021): 1370–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16226.
Pełny tekst źródłaDutta, Ujjal Kr, Mehrtash Harandi i C. Chandra Shekhar. "Semi-Supervised Metric Learning: A Deep Resurrection". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 8 (18.05.2021): 7279–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16894.
Pełny tekst źródłaBharati, Aparna, Richa Singh, Mayank Vatsa i Kevin W. Bowyer. "Detecting Facial Retouching Using Supervised Deep Learning". IEEE Transactions on Information Forensics and Security 11, nr 9 (wrzesień 2016): 1903–13. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2016.2561898.
Pełny tekst źródłaMathilde Caron. "Self-supervised learning of deep visual representations". Bulletin 1024, nr 21 (kwiecień 2023): 171–72. http://dx.doi.org/10.48556/sif.1024.21.171.
Pełny tekst źródłaQin, Shanshan, Nayantara Mudur i Cengiz Pehlevan. "Contrastive Similarity Matching for Supervised Learning". Neural Computation 33, nr 5 (13.04.2021): 1300–1328. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01374.
Pełny tekst źródłaAlzahrani, Theiab, Baidaa Al-Bander i Waleed Al-Nuaimy. "Deep Learning Models for Automatic Makeup Detection". AI 2, nr 4 (14.10.2021): 497–511. http://dx.doi.org/10.3390/ai2040031.
Pełny tekst źródłaWu, Haiping, Khimya Khetarpal i Doina Precup. "Self-Supervised Attention-Aware Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 12 (18.05.2021): 10311–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17235.
Pełny tekst źródłaGupta, Jaya, Sunil Pathak i Gireesh Kumar. "Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review". Journal of Physics: Conference Series 2273, nr 1 (1.05.2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2273/1/012029.
Pełny tekst źródłaGupta, Jaya, Sunil Pathak i Gireesh Kumar. "Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review". Journal of Physics: Conference Series 2273, nr 1 (1.05.2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2273/1/012029.
Pełny tekst źródłaGupta, Ashwani, i Utpal Sharma. "Deep Learning-Based Aspect Term Extraction for Sentiment Analysis in Hindi". Indian Journal Of Science And Technology 17, nr 7 (15.02.2024): 625–34. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v17i7.2766.
Pełny tekst źródłaKim, Chayoung. "Deep Q-Learning Network with Bayesian-Based Supervised Expert Learning". Symmetry 14, nr 10 (13.10.2022): 2134. http://dx.doi.org/10.3390/sym14102134.
Pełny tekst źródłaLin, Yi-Nan, Tsang-Yen Hsieh, Cheng-Ying Yang, Victor RL Shen, Tony Tong-Ying Juang i Wen-Hao Chen. "Deep Petri nets of unsupervised and supervised learning". Measurement and Control 53, nr 7-8 (9.06.2020): 1267–77. http://dx.doi.org/10.1177/0020294020923375.
Pełny tekst źródłaYin, Chunwu, i Zhanbo Chen. "Developing Sustainable Classification of Diseases via Deep Learning and Semi-Supervised Learning". Healthcare 8, nr 3 (24.08.2020): 291. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare8030291.
Pełny tekst źródłaChong, De Wei, Kenny, i Abel Yang. "Photometric Redshift Analysis using Supervised Learning Algorithms and Deep Learning". EPJ Web of Conferences 206 (2019): 09006. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201920609006.
Pełny tekst źródłaChen, Chong, Ying Liu, Maneesh Kumar, Jian Qin i Yunxia Ren. "Energy consumption modelling using deep learning embedded semi-supervised learning". Computers & Industrial Engineering 135 (wrzesień 2019): 757–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.06.052.
Pełny tekst źródłaLe, Linh, Ying Xie i Vijay V. Raghavan. "KNN Loss and Deep KNN". Fundamenta Informaticae 182, nr 2 (30.09.2021): 95–110. http://dx.doi.org/10.3233/fi-2021-2068.
Pełny tekst źródłaGuo, Yuejun, Orhan Ermis, Qiang Tang, Hoang Trang i Alexandre De Oliveira. "An Empirical Study of Deep Learning-Based SS7 Attack Detection". Information 14, nr 9 (16.09.2023): 509. http://dx.doi.org/10.3390/info14090509.
Pełny tekst źródłaNafea, Ahmed Adil, Saeed Amer Alameri, Russel R. Majeed, Meaad Ali Khalaf i Mohammed M. AL-Ani. "A Short Review on Supervised Machine Learning and Deep Learning Techniques in Computer Vision". Babylonian Journal of Machine Learning 2024 (11.02.2024): 48–55. http://dx.doi.org/10.58496/bjml/2024/004.
Pełny tekst źródłaLiu, MengYang, MingJun Li i XiaoYang Zhang. "The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Pełny tekst źródłaLiu, MengYang, MingJun Li i XiaoYang Zhang. "The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Pełny tekst źródłaShwartz Ziv, Ravid, i Yann LeCun. "To Compress or Not to Compress—Self-Supervised Learning and Information Theory: A Review". Entropy 26, nr 3 (12.03.2024): 252. http://dx.doi.org/10.3390/e26030252.
Pełny tekst źródłaWang, Guo-Hua, i Jianxin Wu. "Repetitive Reprediction Deep Decipher for Semi-Supervised Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 6170–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6082.
Pełny tekst źródłaAugustine, Tanya N. "Weakly-supervised deep learning models in computational pathology". eBioMedicine 81 (lipiec 2022): 104117. http://dx.doi.org/10.1016/j.ebiom.2022.104117.
Pełny tekst źródłaKang, Xudong, Binbin Zhuo i Puhong Duan. "Semi-supervised deep learning for hyperspectral image classification". Remote Sensing Letters 10, nr 4 (3.01.2019): 353–62. http://dx.doi.org/10.1080/2150704x.2018.1557787.
Pełny tekst źródłaAugusta, Carolyn, Rob Deardon i Graham Taylor. "Deep learning for supervised classification of spatial epidemics". Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 29 (czerwiec 2019): 187–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.sste.2018.08.002.
Pełny tekst źródłaZeng, Zeng, Yang Xulei, Yu Qiyun, Yao Meng i Zhang Le. "SeSe-Net: Self-Supervised deep learning for segmentation". Pattern Recognition Letters 128 (grudzień 2019): 23–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.08.002.
Pełny tekst źródłaIto, Ryo, Ken Nakae, Junichi Hata, Hideyuki Okano i Shin Ishii. "Semi-supervised deep learning of brain tissue segmentation". Neural Networks 116 (sierpień 2019): 25–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2019.03.014.
Pełny tekst źródłaTang, Xin, Fang Guo, Jianbing Shen i Tianyuan Du. "Facial landmark detection by semi-supervised deep learning". Neurocomputing 297 (lipiec 2018): 22–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.01.080.
Pełny tekst źródłaLi, Zhun, ByungSoo Ko i Ho-Jin Choi. "Naive semi-supervised deep learning using pseudo-label". Peer-to-Peer Networking and Applications 12, nr 5 (10.12.2018): 1358–68. http://dx.doi.org/10.1007/s12083-018-0702-9.
Pełny tekst źródłaXiang, Xuezhi, Mingliang Zhai, Rongfang Zhang, Yulong Qiao i Abdulmotaleb El Saddik. "Deep Optical Flow Supervised Learning With Prior Assumptions". IEEE Access 6 (2018): 43222–32. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2863233.
Pełny tekst źródłaHu, Yaxian, Senlin Luo, Longfei Han, Limin Pan i Tiemei Zhang. "Deep supervised learning with mixture of neural networks". Artificial Intelligence in Medicine 102 (styczeń 2020): 101764. http://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101764.
Pełny tekst źródłaLingyi, Jiang, Zheng Yifeng, Chen Che, Li Guohe i Zhang Wenjie. "Review of optimization methods for supervised deep learning". Journal of Image and Graphics 28, nr 4 (2023): 963–83. http://dx.doi.org/10.11834/jig.211139.
Pełny tekst źródłaHu, Peng, Liangli Zhen, Xi Peng, Hongyuan Zhu, Jie Lin, Xu Wang i Dezhong Peng. "Deep Supervised Multi-View Learning With Graph Priors". IEEE Transactions on Image Processing 33 (2024): 123–33. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2023.3335825.
Pełny tekst źródłaWeikang, Xiang, Zhou Quan, Cui Jingcheng, Mo Zhiyi, Wu Xiaofu, Ou Weihua, Wang Jingdong i Liu Wenyu. "Weakly supervised semantic segmentation based on deep learning". Journal of Image and Graphics 29, nr 5 (2024): 1146–68. http://dx.doi.org/10.11834/jig.230628.
Pełny tekst źródłaAversa, Rossella, Piero Coronica, Cristiano De Nobili i Stefano Cozzini. "Deep Learning, Feature Learning, and Clustering Analysis for SEM Image Classification". Data Intelligence 2, nr 4 (październik 2020): 513–28. http://dx.doi.org/10.1162/dint_a_00062.
Pełny tekst źródłaEpstein, Sean C., Timothy J. P. Bray, Margaret Hall-Craggs i Hui Zhang. "Choice of training label matters: how to best use deep learning for quantitative MRI parameter estimation". Machine Learning for Biomedical Imaging 2, January 2024 (23.01.2024): 586–610. http://dx.doi.org/10.59275/j.melba.2024-geb5.
Pełny tekst źródłaPrashant Krishnan, V., S. Rajarajeswari, Venkat Krishnamohan, Vivek Chandra Sheel i R. Deepak. "Music Generation Using Deep Learning Techniques". Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, nr 9 (1.07.2020): 3983–87. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9003.
Pełny tekst źródłaZheng, Huan, Tongyao Pang i Hui Ji. "Unsupervised Deep Video Denoising with Untrained Network". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 3 (26.06.2023): 3651–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25476.
Pełny tekst źródłaSong, Jingkuan, Lianli Gao, Fuhao Zou, Yan Yan i Nicu Sebe. "Deep and fast: Deep learning hashing with semi-supervised graph construction". Image and Vision Computing 55 (listopad 2016): 101–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2016.02.005.
Pełny tekst źródłaVanyan, Ani, i Hrant Khachatrian. "Deep Semi-Supervised Image Classification Algorithms: a Survey". JUCS - Journal of Universal Computer Science 27, nr 12 (28.12.2021): 1390–407. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.77029.
Pełny tekst źródłaTekleselassie, Hailye. "A Deep Learning Approach for DDoS Attack Detection Using Supervised Learning". MATEC Web of Conferences 348 (2021): 01012. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202134801012.
Pełny tekst źródłaAdke, Shrinidhi, Changying Li, Khaled M. Rasheed i Frederick W. Maier. "Supervised and Weakly Supervised Deep Learning for Segmentation and Counting of Cotton Bolls Using Proximal Imagery". Sensors 22, nr 10 (12.05.2022): 3688. http://dx.doi.org/10.3390/s22103688.
Pełny tekst źródłaLi, Ji, Yuesong Nan i Hui Ji. "Un-supervised learning for blind image deconvolution via Monte-Carlo sampling". Inverse Problems 38, nr 3 (11.02.2022): 035012. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ac4ede.
Pełny tekst źródłaNisha.C.M i N. Thangarasu. "Deep learning algorithms and their relevance: A review". International Journal of Data Informatics and Intelligent Computing 2, nr 4 (9.12.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.59461/ijdiic.v2i4.78.
Pełny tekst źródła