Książki na temat „Representation learning (artifical intelligence)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 38 najlepszych książek naukowych na temat „Representation learning (artifical intelligence)”.
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 książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Pacific, Rim International Conference on Artificial Intelligence (4th 1996 Cairns Qld ). PRICAI '96: Topics in artificial intelligence : 4th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Cairns, Australia, August 26-30, 1996 : proceedings. Berlin: Springer, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaBrighton, England) International Conference on Artificial Intelligence in Education (14th 2009. Artificial intelligence in education: Building learning systems that care : from knowledge representation to affective modelling. Amsterdam: IOS Press, 2009.
Znajdź pełny tekst źródła1953-, Benjamin D. Paul, red. Change of representation and inductive bias. Boston: Kluwer Academic, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaAndrée, Tiberghien, Mandl Heinz i NATO Advanced Research Workshop on Knowledge Acquisition in the Domain of Physics and Intelligent Learning Environments (1990 : Lyon, France), red. Intelligent learning environments and knowledge acquisition in physics. Berlin: Springer-Verlag, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaTiberghien, Andrée. Intelligent Learning Environments and Knowledge Acquisition in Physics. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaWorkshop on Reasoning with Incomplete and Changing Information (1996 Cairns, Qld.). Learning and reasoning with complex representations: PRICAI'96 Workshops on Reasoning with Incomplete and Changing Information and on Inducing Complex Representations, Cairns, Australia, August 26-30, 1996 : selected papers. Berlin: Springer, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaFisseler, Jens. Learning and modeling with probabilistic conditional logic. Heidelberg: Ios Press, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaKR4HC 2009 (2009 Verona, Italy). Knowledge representation for health-care: Data, processes and guidelines : AIME 2009 workshop KR4HC 2009, Verona, Italy, July 19, 2009 : revised selected papers. Berlin: Springer, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaRiaño, David. Knowledge Representation for Health-Care: ECAI 2010 Workshop KR4HC 2010, Lisbon, Portugal, August 17, 2010, Revised Selected Papers. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaUnited States. National Aeronautics and Space Administration., red. Instructable autonomous agents: CSE-TR-193-94. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaBareiss, Ray. Exemplar-based knowledge acquisition: A unified approach to concept representation, classification, and learning. Boston: Academic Press, 1989.
Znajdź pełny tekst źródłaLin, Yankai, Zhiyuan Liu i Maosong Sun. Representation Learning for Natural Language Processing. Springer Singapore Pte. Limited, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaLiu, Zhiyuan. Representation Learning for Natural Language Processing. Springer Nature, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaLin, Yankai, Zhiyuan Liu i Maosong Sun. Representation Learning for Natural Language Processing. Springer Singapore Pte. Limited, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaDi Maio, Paolad. Knowledge Representation for Debiasing. MTS Press, 2021. http://dx.doi.org/10.52844/slkrns1.
Pełny tekst źródła(Editor), Norman Foo, i Randy Goebel (Editor), red. Pricai '96: Topics in Artificial Intelligence : 4th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Cairns, Australia, August 26-30, 1996 : Proce (Lecture Notes in Computer Science). Springer, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaGou, Jianping, Weihua Ou, Shaoning Zeng i Lan Du, red. Advancement of Mathematical Methods in Feature Representation Learning for Artificial Intelligence, Data Mining and Robotics. MDPI, 2023. http://dx.doi.org/10.3390/books978-3-0365-7263-5.
Pełny tekst źródłaBenjamin, D. Paul. Change of Representation and Inductive Bias. Springer, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaBoden, Margaret A. 2. General intelligence as the Holy Grail. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/actrade/9780199602919.003.0002.
Pełny tekst źródła(Editor), Jonathan Lawry, Jimi Shanahan (Editor) i Anca Ralescu (Editor), red. Modelling with Words: Learning, Fusion, and Reasoning within a Formal Linguistic Representation Framework (Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence). Springer, 2004.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Penguin Books, Limited, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Penguin Books, Limited, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. The master algorithm: How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaL'algoritmo definitivo: La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo. Bollati Boringhieri, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaDomingos, Pedro. Verkhovnyĭ algoritm: Kak mashinnoe obuchenie izmenit nash mir. 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaJackson, Stuart A. Connectionism and Vermont: From Truth Conditions to Weight Representations (Albex Series in Artificial Intelligence). Ablex Publishing Corporation, 1997.
Znajdź pełny tekst źródłaJackson, Stuart A. Connectionism and Meaning: From Truth Conditions to Weight Representations (Ablex Series in Artificial Intelligence). Ablex Publishing Corporation, 1997.
Znajdź pełny tekst źródła(Editor), Ulrich Hoppe, Felisa Verdejo (Editor) i Judy Kay (Editor), red. Artifical Intelligence in Education: Shaping the Future of Learning Through Intelligent Technologies (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications,). IOS Press, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaWard, Matt, i Bernard Marr. Artifical Intelligence in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems. Wiley & Sons, Limited, John, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaCaselli, Tommaso, Eduard Hovy, Martha Palmer i Piek Vossen, red. Computational Analysis of Storylines. Cambridge University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1017/9781108854221.
Pełny tekst źródłaLeondes, Cornelius T. Knowledge-Based Systems Techniques and Applications (4-Volume Set). Academic Press, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaLeondes, Cornelius T. Knowledge-Based Systems Techniques and Applications (4-Volume Set). Academic Press, 2000.
Znajdź pełny tekst źródłaBareiss, Ray, i B. Chandrasekaran. Exemplar-Based Knowledge Acquisition: A Unified Approach to Concept Representation, Classification, and Learning. Elsevier Science & Technology Books, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaThe Expected Knowledge: What can we know about anything and everything? Tiruchirappalli: Sivashanmugam Palaniappan, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaBareiss, Ray. Exemplar Based Knowledge Acquisition: A Unified Approach to Concept Representation Classification, and Learning (Prspctvs in Art Intlgnce, Vol 2). Academic Pr, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaBareiss, Ray. Exemplar Based Knowledge Acquisition: A Unified Approach to Concept Representation Classification, and Learning (Prspctvs in Art Intlgnce, Vol 2). Academic Pr, 1990.
Znajdź pełny tekst źródła