Artykuły w czasopismach na temat „Representation learning (artifical intelligence)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach 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 artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Hamilton, William L. "Graph Representation Learning". Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning 14, nr 3 (15.09.2020): 1–159. http://dx.doi.org/10.2200/s01045ed1v01y202009aim046.
Pełny tekst źródłaKonidaris, George, Leslie Pack Kaelbling i Tomas Lozano-Perez. "From Skills to Symbols: Learning Symbolic Representations for Abstract High-Level Planning". Journal of Artificial Intelligence Research 61 (31.01.2018): 215–89. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5575.
Pełny tekst źródłaRezayi, Saed. "Learning Better Representations Using Auxiliary Knowledge". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 13 (26.06.2023): 16133–34. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26927.
Pełny tekst źródłaFROMMBERGER, LUTZ. "LEARNING TO BEHAVE IN SPACE: A QUALITATIVE SPATIAL REPRESENTATION FOR ROBOT NAVIGATION WITH REINFORCEMENT LEARNING". International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, nr 03 (czerwiec 2008): 465–82. http://dx.doi.org/10.1142/s021821300800400x.
Pełny tekst źródłaHaghir Chehreghani, Morteza, i Mostafa Haghir Chehreghani. "Learning representations from dendrograms". Machine Learning 109, nr 9-10 (16.08.2020): 1779–802. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05895-3.
Pełny tekst źródłaSaitta, Lorenza. "Representation change in machine learning". AI Communications 9, nr 1 (1996): 14–20. http://dx.doi.org/10.3233/aic-1996-9102.
Pełny tekst źródłaRives, Alexander, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo i in. "Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences". Proceedings of the National Academy of Sciences 118, nr 15 (5.04.2021): e2016239118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2016239118.
Pełny tekst źródłaKang, Zhao, Xiao Lu, Jian Liang, Kun Bai i Zenglin Xu. "Relation-Guided Representation Learning". Neural Networks 131 (listopad 2020): 93–102. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.07.014.
Pełny tekst źródłaProrok, Máté. "Applications of artificial intelligence systems". Deliberationes 15, Különszám (2022): 76–88. http://dx.doi.org/10.54230/delib.2022.k.sz.76.
Pełny tekst źródłaMazoure, Bogdan, Thang Doan, Tianyu Li, Vladimir Makarenkov, Joelle Pineau, Doina Precup i Guillaume Rabusseau. "Low-Rank Representation of Reinforcement Learning Policies". Journal of Artificial Intelligence Research 75 (27.10.2022): 597–636. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13854.
Pełny tekst źródłaLawler, Robert W. "Getting Intelligence Into the Minds of People". LEARNing Landscapes 6, nr 2 (2.06.2013): 223–47. http://dx.doi.org/10.36510/learnland.v6i2.614.
Pełny tekst źródłaKoohzadi, Maryam, Nasrollah Moghadam Charkari i Foad Ghaderi. "Unsupervised representation learning based on the deep multi-view ensemble learning". Applied Intelligence 50, nr 2 (31.07.2019): 562–81. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-019-01526-0.
Pełny tekst źródłaHanson, Stephen José, i David J. Burr. "What connectionist models learn: Learning and representation in connectionist networks". Behavioral and Brain Sciences 13, nr 3 (wrzesień 1990): 471–89. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00079760.
Pełny tekst źródłaZheng, Tingyi, Huibin Ge, Jiayi Li i Li Wang. "Unsupervised multi-view representation learning with proximity guided representation and generalized canonical correlation analysis". Applied Intelligence 51, nr 1 (10.08.2020): 248–64. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-01821-1.
Pełny tekst źródłaLi, Bentian, i Dechang Pi. "Network representation learning: a systematic literature review". Neural Computing and Applications 32, nr 21 (20.04.2020): 16647–79. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-020-04908-5.
Pełny tekst źródłaHuang, Ming, Fuzhen Zhuang, Xiao Zhang, Xiang Ao, Zhengyu Niu, Min-Ling Zhang i Qing He. "Supervised representation learning for multi-label classification". Machine Learning 108, nr 5 (13.02.2019): 747–63. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05783-5.
Pełny tekst źródłaHaghir Chehreghani, Morteza. "Unsupervised representation learning with Minimax distance measures". Machine Learning 109, nr 11 (28.07.2020): 2063–97. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-020-05886-4.
Pełny tekst źródłaMiyamoto, Hiroyuki, Jun Morimoto, Kenji Doya i Mitsuo Kawato. "Reinforcement learning with via-point representation". Neural Networks 17, nr 3 (kwiecień 2004): 299–305. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2003.11.004.
Pełny tekst źródłaTavanaei, Amirhossein, Timothée Masquelier i Anthony Maida. "Representation learning using event-based STDP". Neural Networks 105 (wrzesień 2018): 294–303. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.05.018.
Pełny tekst źródłaJiao, Pengfei, Hongjiang Chen, Huijun Tang, Qing Bao, Long Zhang, Zhidong Zhao i Huaming Wu. "Contrastive representation learning on dynamic networks". Neural Networks 174 (czerwiec 2024): 106240. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106240.
Pełny tekst źródłaChikwendu, Ijeoma Amuche, Xiaoling Zhang, Isaac Osei Agyemang, Isaac Adjei-Mensah, Ukwuoma Chiagoziem Chima i Chukwuebuka Joseph Ejiyi. "A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning Methods". Journal of Artificial Intelligence Research 78 (25.10.2023): 287–356. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.14768.
Pełny tekst źródłaJurewicz, Mateusz, i Leon Derczynski. "Set-to-Sequence Methods in Machine Learning: A Review". Journal of Artificial Intelligence Research 71 (12.08.2021): 885–924. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12839.
Pełny tekst źródłaTadepalli, P., i B. K. Natarajan. "A Formal Framework for Speedup Learning from Problems and Solutions". Journal of Artificial Intelligence Research 4 (1.06.1996): 445–75. http://dx.doi.org/10.1613/jair.154.
Pełny tekst źródłaQin, Jisheng, Xiaoqin Zeng, Shengli Wu i Yang Zou. "Context-sensitive graph representation learning". Connection Science 34, nr 1 (14.09.2022): 2313–31. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2115010.
Pełny tekst źródłaAshley, Kevin D., i Edwina L. Rissland. "Law, learning and representation". Artificial Intelligence 150, nr 1-2 (listopad 2003): 17–58. http://dx.doi.org/10.1016/s0004-3702(03)00109-7.
Pełny tekst źródłaAL-Fayyadh, Hayder Rahm Dakheel, Salam Abdulabbas Ganim Ali i Dr Basim Abood. "Modelling an Adaptive Learning System Using Artificial Intelligence". Webology 19, nr 1 (24.12.2021): 01–18. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19001.
Pełny tekst źródłaMaher, Mary Lou, i Heng Li. "Learning design concepts using machine learning techniques". Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 8, nr 2 (1994): 95–111. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060400000706.
Pełny tekst źródłaHambadjawa, Johan Agung Pramono, i Khaerunnisa. "Development Concept of Artificial Intelligence as an Architect’s Representation: Literature Review". Arsir 8, nr 1 (22.03.2024): 14–25. http://dx.doi.org/10.32502/arsir.v8i1.53.
Pełny tekst źródłaWang, Meng-Xiang, Wang-Chien Lee, Tao-Yang Fu i Ge Yu. "On Representation Learning for Road Networks". ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, nr 1 (22.12.2020): 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3424346.
Pełny tekst źródłaLu, Run-kun, Jian-wei Liu, Si-ming Lian i Xin Zuo. "Multi-view representation learning in multi-task scene". Neural Computing and Applications 32, nr 14 (29.10.2019): 10403–22. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04577-z.
Pełny tekst źródłaXie, Ruobing, Stefan Heinrich, Zhiyuan Liu, Cornelius Weber, Yuan Yao, Stefan Wermter i Maosong Sun. "Integrating Image-Based and Knowledge-Based Representation Learning". IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems 12, nr 2 (czerwiec 2020): 169–78. http://dx.doi.org/10.1109/tcds.2019.2906685.
Pełny tekst źródłaSun, Yanan, Hua Mao, Yongsheng Sang i Zhang Yi. "Explicit guiding auto-encoders for learning meaningful representation". Neural Computing and Applications 28, nr 3 (20.10.2015): 429–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-015-2082-x.
Pełny tekst źródłaDietterich, T. G. "Hierarchical Reinforcement Learning with the MAXQ Value Function Decomposition". Journal of Artificial Intelligence Research 13 (1.11.2000): 227–303. http://dx.doi.org/10.1613/jair.639.
Pełny tekst źródłaKocabas, S. "A review of learning". Knowledge Engineering Review 6, nr 3 (wrzesień 1991): 195–222. http://dx.doi.org/10.1017/s0269888900005804.
Pełny tekst źródłaO’Mahony, Niall, Sean Campbell, Lenka Krpalkova, Anderson Carvalho, Joseph Walsh i Daniel Riordan. "Representation Learning for Fine-Grained Change Detection". Sensors 21, nr 13 (30.06.2021): 4486. http://dx.doi.org/10.3390/s21134486.
Pełny tekst źródłaLesort, Timothée, Natalia Díaz-Rodríguez, Jean-Frano̧is Goudou i David Filliat. "State representation learning for control: An overview". Neural Networks 108 (grudzień 2018): 379–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2018.07.006.
Pełny tekst źródłaFRANKLIN, JUDY A., i KRYSTAL K. LOCKE. "RECURRENT NEURAL NETWORKS FOR MUSICAL PITCH MEMORY AND CLASSIFICATION". International Journal on Artificial Intelligence Tools 14, nr 01n02 (luty 2005): 329–42. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213005002120.
Pełny tekst źródłaShui, Changjian, Boyu Wang i Christian Gagné. "On the benefits of representation regularization in invariance based domain generalization". Machine Learning 111, nr 3 (1.01.2022): 895–915. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-021-06080-w.
Pełny tekst źródłaLi, Fuzhen, Zhenfeng Zhu, Xingxing Zhang, Jian Cheng i Yao Zhao. "Diffusion induced graph representation learning". Neurocomputing 360 (wrzesień 2019): 220–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.06.012.
Pełny tekst źródłaLittman, David, i Maarten van Someren. "International Workshop on Knowledge Representation and Organization in Machine Learning". AI Communications 1, nr 1 (1988): 44–45. http://dx.doi.org/10.3233/aic-1988-1108.
Pełny tekst źródłaZeng, Deyu, Jing Sun, Zongze Wu, Chris Ding i Zhigang Ren. "Data representation learning via dictionary learning and self-representation". Applied Intelligence, 31.08.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04902-z.
Pełny tekst źródłaMerckling, Astrid, Nicolas Perrin-Gilbert, Alex Coninx i Stéphane Doncieux. "Exploratory State Representation Learning". Frontiers in Robotics and AI 9 (14.02.2022). http://dx.doi.org/10.3389/frobt.2022.762051.
Pełny tekst źródłaDeshmukh, Aniket Anand, Jayanth Reddy Regatti, Eren Manavoglu i Urun Dogan. "Representation learning for clustering via building consensus". Machine Learning, 9.09.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06194-9.
Pełny tekst źródłaXu, Lingling, Haoran Xie, Zongxi Li, Fu Lee Wang, Weiming Wang i Qing Li. "Contrastive Learning Models for Sentence Representations". ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2.05.2023. http://dx.doi.org/10.1145/3593590.
Pełny tekst źródłaWang, Yuwei, i Yi Zeng. "Statistical Analysis of Multisensory and Text-Derived Representations on Concept Learning". Frontiers in Computational Neuroscience 16 (27.04.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2022.861265.
Pełny tekst źródłaWickstrøm, Kristoffer K., Daniel J. Trosten, Sigurd Løkse, Ahcène Boubekki, Karl øyvind Mikalsen, Michael C. Kampffmeyer i Robert Jenssen. "RELAX: Representation Learning Explainability". International Journal of Computer Vision, 11.03.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-023-01773-2.
Pełny tekst źródłaHiggins, Irina, Sébastien Racanière i Danilo Rezende. "Symmetry-Based Representations for Artificial and Biological General Intelligence". Frontiers in Computational Neuroscience 16 (14.04.2022). http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2022.836498.
Pełny tekst źródłaJeub, Lucas G. S., Giovanni Colavizza, Xiaowen Dong, Marya Bazzi i Mihai Cucuringu. "Local2Global: a distributed approach for scaling representation learning on graphs". Machine Learning, 24.02.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-022-06285-7.
Pełny tekst źródłaOuyang, Tinghui, i Xun Shen. "Representation learning based on hybrid polynomial approximated extreme learning machine". Applied Intelligence, 26.10.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02915-0.
Pełny tekst źródłaBorrego-Díaz, Joaquín, i Juan Galán Páez. "Knowledge representation for explainable artificial intelligence". Complex & Intelligent Systems, 4.01.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s40747-021-00613-5.
Pełny tekst źródła