Artykuły w czasopismach na temat „Self-supervised learning (artificial intelligence)”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Self-supervised learning (artificial 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.
Neghawi, Elie, i Yan Liu. "Enhancing Self-Supervised Learning through Explainable Artificial Intelligence Mechanisms: A Computational Analysis". Big Data and Cognitive Computing 8, nr 6 (3.06.2024): 58. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc8060058.
Pełny tekst źródłaCHAN, JASON, IRENA KOPRINSKA i JOSIAH POON. "SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION USING BRIDGING". International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, nr 03 (czerwiec 2008): 415–31. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008003972.
Pełny tekst źródłaYuya, KOBAYASHI, Masahiro SUZUKI i Yutaka MATSUO. "Scene Interpretation Method using Transformer and Self-supervised Learning". Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 37, nr 2 (1.03.2022): I—L75_1–17. http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.37-2_i-l75.
Pełny tekst źródłaHrycej, Tomas. "Supporting supervised learning by self-organization". Neurocomputing 4, nr 1-2 (luty 1992): 17–30. http://dx.doi.org/10.1016/0925-2312(92)90040-v.
Pełny tekst źródłaWang, Fei, i Changshui Zhang. "Robust self-tuning semi-supervised learning". Neurocomputing 70, nr 16-18 (październik 2007): 2931–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2006.11.004.
Pełny tekst źródłaBiscione, Valerio, i Jeffrey S. Bowers. "Learning online visual invariances for novel objects via supervised and self-supervised training". Neural Networks 150 (czerwiec 2022): 222–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.02.017.
Pełny tekst źródłaMa, Jun, Yakun Wen i Liming Yang. "Lagrangian supervised and semi-supervised extreme learning machine". Applied Intelligence 49, nr 2 (25.08.2018): 303–18. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-018-1273-4.
Pełny tekst źródłaChe, Feihu, Guohua Yang, Dawei Zhang, Jianhua Tao i Tong Liu. "Self-supervised graph representation learning via bootstrapping". Neurocomputing 456 (październik 2021): 88–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.03.123.
Pełny tekst źródłaGu, Nannan, Pengying Fan, Mingyu Fan i Di Wang. "Structure regularized self-paced learning for robust semi-supervised pattern classification". Neural Computing and Applications 31, nr 10 (19.04.2018): 6559–74. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-018-3478-1.
Pełny tekst źródłaSaravana Kumar, N. M. "IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN IMPARTING EDUCATION AND EVALUATING STUDENT PERFORMANCE". Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks 01, nr 01 (2.09.2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.36548/jaicn.2019.1.001.
Pełny tekst źródłaWei, Chen, Yiping Tang, Chuang Niu Chuang Niu, Haihong Hu, Yue Wang i Jimin Liang. "Self-Supervised Representation Learning for Evolutionary Neural Architecture Search". IEEE Computational Intelligence Magazine 16, nr 3 (sierpień 2021): 33–49. http://dx.doi.org/10.1109/mci.2021.3084415.
Pełny tekst źródłaXi, Liang, Zichao Yun, Han Liu, Ruidong Wang, Xunhua Huang i Haoyi Fan. "Semi-supervised Time Series Classification Model with Self-supervised Learning". Engineering Applications of Artificial Intelligence 116 (listopad 2022): 105331. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105331.
Pełny tekst źródłaSerey, Joel, Luis Quezada, Miguel Alfaro, Guillermo Fuertes, Manuel Vargas, Rodrigo Ternero, Jorge Sabattin, Claudia Duran i Sebastian Gutierrez. "Artificial Intelligence Methodologies for Data Management". Symmetry 13, nr 11 (29.10.2021): 2040. http://dx.doi.org/10.3390/sym13112040.
Pełny tekst źródłaKozhuharov, Mihail. "Artificial Intelligence: Basic Concepts". Педагогически форум 11, nr 4 (2023): 3–24. http://dx.doi.org/10.15547/pf.2023.023.
Pełny tekst źródłaTakama, Yasufumi. "Web Intelligence and Artificial Intelligence". Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, nr 1 (20.01.2017): 25–30. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0025.
Pełny tekst źródłaLedziński, Łukasz, i Grzegorz Grześk. "Artificial Intelligence Technologies in Cardiology". Journal of Cardiovascular Development and Disease 10, nr 5 (6.05.2023): 202. http://dx.doi.org/10.3390/jcdd10050202.
Pełny tekst źródłaYamauchi, K., M. Oota i N. Ishii. "A self-supervised learning system for pattern recognition by sensory integration". Neural Networks 12, nr 10 (grudzień 1999): 1347–58. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(99)00064-7.
Pełny tekst źródłaDushkin, R. V. "Semantic Supervised Training for General Artificial Cognitive Agents". Siberian Journal of Philosophy 19, nr 2 (21.10.2021): 51–64. http://dx.doi.org/10.25205/2541-7517-2021-19-2-51-64.
Pełny tekst źródłaFlorence, Peter, Lucas Manuelli i Russ Tedrake. "Self-Supervised Correspondence in Visuomotor Policy Learning". IEEE Robotics and Automation Letters 5, nr 2 (kwiecień 2020): 492–99. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2019.2956365.
Pełny tekst źródłaPal, S. K., A. Pathak i C. Basu. "Dynamic guard zone for self-supervised learning". Pattern Recognition Letters 7, nr 3 (marzec 1988): 135–44. http://dx.doi.org/10.1016/0167-8655(88)90056-6.
Pełny tekst źródłaSoni, Kuldeep, Nidhi Pateria i Gulafsha Anjum. "Artificial Intelligence and Machine Learning in Sport Medicines". International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering 12, Special Is (25.03.2024): 69–73. http://dx.doi.org/10.15680/ijircce.2024.1203511.
Pełny tekst źródłaLi, Li, Kaiyi Zhao, Sicong Li, Ruizhi Sun i Saihua Cai. "Extreme Learning Machine for Supervised Classification with Self-paced Learning". Neural Processing Letters 52, nr 3 (14.06.2020): 1723–44. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-020-10286-9.
Pełny tekst źródłaMiranda, Enrique, i Jordi Suñé. "Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications". Materials 13, nr 4 (20.02.2020): 938. http://dx.doi.org/10.3390/ma13040938.
Pełny tekst źródłaMody, Rohit, Debabrata Dash i Deepanshu Mody. "Artificial intelligence in coronary physiology: where do we stand?" Journal of Transcatheter Interventions 30 (28.10.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.31160/jotci202230a20220009.
Pełny tekst źródłaOkadome, Yuya, Kenshiro Ata, Hiroshi Ishiguro i Yutaka Nakamura. "Self-supervised Learning Method for Behavior Prediction during Dialogue Based on Temporal Consistency". Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 37, nr 6 (1.11.2022): B—M43_1–13. http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.37-6_b-m43.
Pełny tekst źródłaBenavides-Prado, Diana, Yun Sing Koh i Patricia Riddle. "Towards Knowledgeable Supervised Lifelong Learning Systems". Journal of Artificial Intelligence Research 68 (8.05.2020): 159–224. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11432.
Pełny tekst źródłaOkori, Washington, i Joseph Obua. "SUPERVISED LEARNING ALGORITHMS FOR FAMINE PREDICTION". Applied Artificial Intelligence 25, nr 9 (październik 2011): 822–35. http://dx.doi.org/10.1080/08839514.2011.611930.
Pełny tekst źródłaPoulos, Jason, i Rafael Valle. "Missing Data Imputation for Supervised Learning". Applied Artificial Intelligence 32, nr 2 (19.03.2018): 186–96. http://dx.doi.org/10.1080/08839514.2018.1448143.
Pełny tekst źródłaWeinlichová, Jana, i Jiří Fejfar. "Usage of self-organizing neural networks in evaluation of consumer behaviour". Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis 58, nr 6 (2010): 625–32. http://dx.doi.org/10.11118/actaun201058060625.
Pełny tekst źródłaHashimoto, Daniel A., Elan Witkowski, Lei Gao, Ozanan Meireles i Guy Rosman. "Artificial Intelligence in Anesthesiology". Anesthesiology 132, nr 2 (1.02.2020): 379–94. http://dx.doi.org/10.1097/aln.0000000000002960.
Pełny tekst źródłaLu, Keyu, Chengyi Zeng i Yonghu Zeng. "Self-supervised learning of monocular depth using quantized networks". Neurocomputing 488 (czerwiec 2022): 634–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.11.071.
Pełny tekst źródłaHou, Wenjie, Zheyun Qin, Xiaoming Xi, Xiankai Lu i Yilong Yin. "Learning disentangled representation for self-supervised video object segmentation". Neurocomputing 481 (kwiecień 2022): 270–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2022.01.066.
Pełny tekst źródłaChen, Long, Wen Tang, Tao Ruan Wan i Nigel W. John. "Self-supervised monocular image depth learning and confidence estimation". Neurocomputing 381 (marzec 2020): 272–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.11.038.
Pełny tekst źródłaAryal, Gopi. "Artificial intelligence in surgical pathology". Journal of Pathology of Nepal 9, nr 1 (2.04.2019): I. http://dx.doi.org/10.3126/jpn.v9i1.23444.
Pełny tekst źródłaXu, Rongge, Ruiyang Hao i Biqing Huang. "Efficient surface defect detection using self-supervised learning strategy and segmentation network". Advanced Engineering Informatics 52 (kwiecień 2022): 101566. http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2022.101566.
Pełny tekst źródłaLiu, Chicheng, Libin Song, Jiwen Zhang, Ken Chen i Jing Xu. "Self-Supervised Learning for Specified Latent Representation". IEEE Transactions on Fuzzy Systems 28, nr 1 (styczeń 2020): 47–59. http://dx.doi.org/10.1109/tfuzz.2019.2904237.
Pełny tekst źródłaPETROVIC, SMILJANA, i SUSAN L. EPSTEIN. "RANDOM SUBSETS SUPPORT LEARNING A MIXTURE OF HEURISTICS". International Journal on Artificial Intelligence Tools 17, nr 03 (czerwiec 2008): 501–20. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213008004023.
Pełny tekst źródłaXu, Ke, Guoqiang Zhong, Zhaoyang Deng, Kang Zhang i Kaizhu Huang. "Self-supervised generative learning for sequential data prediction". Applied Intelligence, 20.04.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04578-5.
Pełny tekst źródła"Artificial Intelligence Methodologies for Supervised Learning". International Journal of Advanced Research in Big Data Management System 3, nr 1 (30.05.2019). http://dx.doi.org/10.21742/ijarbms.2019.3.1.03.
Pełny tekst źródłaLi, Simou, Yuxing Mao, Jian Li, Yihang Xu, Jinsen Li, Xueshuo Chen, Siyang Liu i Xianping Zhao. "FedUTN: federated self-supervised learning with updating target network". Applied Intelligence, 26.08.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-04070-6.
Pełny tekst źródłaKim, Sangwon, Jimi Lee i Byoung Chul Ko. "SSL-MOT: self-supervised learning based multi-object tracking". Applied Intelligence, 22.04.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03473-9.
Pełny tekst źródłaWang, Zhipeng, Chunping Hou, Guanghui Yue i Qingyuan Yang. "Dynamic-boosting attention for self-supervised video representation learning". Applied Intelligence, 1.07.2021. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-021-02440-0.
Pełny tekst źródłaHafez, Muhammad Burhan, i Stefan Wermter. "Continual Robot Learning Using Self-Supervised Task Inference". IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tcds.2023.3315513.
Pełny tekst źródłaWang, Jing, Jun Wu, Caiyan Jia i Zhifei Zhang. "Self-supervised variational autoencoder towards recommendation by nested contrastive learning". Applied Intelligence, 14.02.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-023-04488-6.
Pełny tekst źródłaLi, Jinlong, Zequn Jie, Xu Wang, Yu Zhou, Lin Ma i Jianmin Jiang. "Weakly supervised semantic segmentation via self-supervised destruction learning". Neurocomputing, wrzesień 2023, 126821. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126821.
Pełny tekst źródłaLiu, Jiabin, Biao Li, Minglong Lei i Yong Shi. "Self-supervised knowledge distillation for complementary label learning". Neural Networks, sierpień 2022. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2022.08.014.
Pełny tekst źródłaHuang, Lang, Chao Zhang i Hongyang Zhang. "Self-Adaptive Training: Bridging Supervised and Self-Supervised Learning". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, 1–17. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2022.3217792.
Pełny tekst źródłaRafiei, Mohammad H., Lynne V. Gauthier, Hojjat Adeli i Daniel Takabi. "Self-Supervised Learning for Electroencephalography". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 1–15. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2022.3190448.
Pełny tekst źródłaYe, Fei, i Adrian G. Bors. "Self-supervised adversarial variational learning". Pattern Recognition, listopad 2023, 110156. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110156.
Pełny tekst źródłaVerleysen, Andreas, Matthijs Biondina i Francis wyffels. "Learning self-supervised task progression metrics: a case of cloth folding". Applied Intelligence, 2.05.2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03466-8.
Pełny tekst źródła