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2Encog Machine Learning Framework | Heaton Research
http://www.heatonresearch.com/encog
vor 11 Jahren von @nosebrain
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genetic
bayesian
models
c
c++
neural
hidden
learning
networks
Encog
framework
java
artificial
machine
.net
vector
machines
support
markov
programming
geneticbayesianmodelscc++neuralhiddenlearningnetworksEncogframeworkjavaartificialmachine.netvectormachinessupportmarkovprogramming
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1Generating Large Images from Latent Vectors | 大トロ
http://blog.otoro.net/2016/04/01/generating-large-images-from-latent-vectors/
vor 6 Jahren von @becker
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variational
models
autoencoder
auto
latent
va
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model
vectors
generative
variationalmodelsautoencoderautolatentvaencodermodelvectorsgenerative
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1hmms.dvi
ftp://ftp.icsi.berkeley.edu/pub/ai/jagota/vol2_5.pdf
vor 8 Jahren von @becker
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models
chain
diss
model
markov
modelschaindissmodelmarkov
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1Models of Science Dynamics - Springer
http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-23068-4
vor 9 Jahren von @stumme
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science
the
models
art
dynamics
of
start
model
st(art)
sota
stater
sciencethemodelsartdynamicsofstartmodelst(art)sotastater
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2OpenBugs
http://www.math.helsinki.fi/openbugs/
vor 19 Jahren von @hotho
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models
software
openbugs
tools
statistics
generative
modelssoftwareopenbugstoolsstatisticsgenerative
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1ParlAI
http://parl.ai/
vor 7 Jahren von @nosebrain
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models
parlai
dialog
modelsparlaidialog
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1Practical thoughts on explanatory vs. predictive modeling - Cross Validated
http://stats.stackexchange.com/questions/1194/practical-thoughts-on-explanatory-vs-predictive-modeling
vor 8 Jahren von @becker
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models
explanatory
predicitve
model
vs
modelling
modelsexplanatorypredicitvemodelvsmodelling
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1Probabilistic Graphical Models
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=ProbabilisticGraphicalModels
vor 7 Jahren von @becker
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models
class
videos
graphical
probabilistic
course
tutorial
video
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modelsclassvideosgraphicalprobabilisticcoursetutorialvideomodel
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2Topic Modeling for Humanists: A Guided Tour – the scottbot irregular
http://www.scottbot.net/HIAL/?p=19113
vor 11 Jahren von @hotho
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models
topic
model
introduction
modelstopicmodelintroduction
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2A Statistical Model for Topic Segmentation and Clustering.
M. Shafiei, und E. Milios. Canadian Conference on AI, Volume 5032 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 283-295. Springer, (2008)
vor 11 Jahren von @hotho
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models
segment
topic
sota
modelssegmenttopicsota
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1A survey of mobility models
F. Bai, und A. Helmy. Wireless Adhoc Networks. University of Southern California, USA, (2004)
vor 8 Jahren von @becker
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models
ad
mobility
inthesis
survey
hoc
diss
model
network
modelsadmobilityinthesissurveyhocdissmodelnetwork
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3A survey of statistical network models
A. Goldenberg, A. Zheng, S. Fienberg, und E. Airoldi. (2009)cite arxiv:0912.5410Comment: 96 pages, 14 figures, 333 references.
vor 11 Jahren von @hotho
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models
toread
topic
survey
network
sota
modelstoreadtopicsurveynetworksota
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2A tutorial on Bayesian nonparametric models
S. Gershman, und D. Blei. Journal of Mathematical Psychology, 56 (1): 1--12 (2012)
vor 8 Jahren von @becker
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bayesian
models
blei
citedby:scholar:timestamp:2017-3-30
parametric
citedby:scholar:count:231
tutorial
nonprarametric
model
non
bayesianmodelsbleicitedby:scholar:timestamp:2017-3-30parametriccitedby:scholar:count:231tutorialnonprarametricmodelnon
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2A unified approach to model selection using the likelihood ratio test
F. Lewis, A. Butler, und L. Gilbert. Methods in Ecology and Evolution, 2 (2): 155--162 (2011)
vor 8 Jahren von @becker
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models
citedby:scholar:timestamp:2017-4-12
p-value
test
diss
likelihood
nested
non
p
frequentist
inthesis
non-nested
model
value
ratio
citedby:scholar:count:60
modelscitedby:scholar:timestamp:2017-4-12p-valuetestdisslikelihoodnestednonpfrequentistinthesisnon-nestedmodelvalueratiocitedby:scholar:count:60
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2Adapting with Evidence: The Adaptive Model and the Stimulation Plan of TERENCE
M. Alrifai, R. Gennari, und P. Vittorini. International Workshop on Evidence-Based Technology Enhanced Learning, Volume 152 von Advances in Intelligent and Soft Computing, Springer Berlin Heidelberg, (2012)
vor 12 Jahren von @alrifai
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myown
User
Learning
TERENCE
2012
Models
L3S
Adaptation
ebTEL12
myownUserLearningTERENCE2012ModelsL3SAdaptationebTEL12
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1Air pollution modeling: theories, computational methods and available software
P. Zannetti. Springer US, (2013)
vor 9 Jahren von @becker
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models
proposal
book
eva21
air
modelling
pollution
modelsproposalbookeva21airmodellingpollution
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2Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison
Z. Sun, D. Yu, H. Fang, J. Yang, X. Qu, J. Zhang, und C. Geng. Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems, ACM, (September 2020)
vor 3 Jahren von @nosebrain
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overview
models
dataset
recommendation
overviewmodelsdatasetrecommendation
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2Are web users really Markovian?
F. Chierichetti, R. Kumar, P. Raghavan, und T. Sarlos. International Conference on World Wide Web, Seite 609--618. ACM, (2012)
vor 8 Jahren von @becker
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browsing
models
inthesis
chains
diss
user
markov
behavior
browsingmodelsinthesischainsdissusermarkovbehavior
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1Bayesian nonparametric models
P. Orbanz, und Y. Teh. Encyclopedia of Machine Learning, Springer, (2011)
vor 8 Jahren von @becker
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citedby:scholar:count:108
bayesian
models
citedby:scholar:timestamp:2017-3-30
parametric
tutorial
nonprarametric
model
non
citedby:scholar:count:108bayesianmodelscitedby:scholar:timestamp:2017-3-30parametrictutorialnonprarametricmodelnon
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1Big Data's Disparate Impact
S. Barocas, und A. Selbst. SSRN eLibrary, (2014)
vor 10 Jahren von @asmelash
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bigdata
models
bias
datamining
discrimination
phdproposal
bigdatamodelsbiasdataminingdiscriminationphdproposal
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2Class Generative Models based on Feature Regression for Pose Estimation of Object Categories
M. Fenzi, L. Leal-Taixé, B. Rosenhahn, und J. Ostermann. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), (Juni 2013)
vor 11 Jahren von @tntl3s
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models
generative
modelsgenerative
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1Correspondence between Variational Methods and Hidden Markov Models
J. Ziehn, M. Ruf, B. Rosenhahn, D. Willersinn, und G. Heinrich. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, (September 2015)
vor 9 Jahren von @tntl3s
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Markov
and
Models
Hidden
Variational
Methods
MarkovandModelsHiddenVariationalMethods
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16Deep contextualized word representations
M. Peters, M. Neumann, M. Iyyer, M. Gardner, C. Clark, K. Lee, und L. Zettlemoyer. (2018)cite arxiv:1802.05365Comment: NAACL 2018. Originally posted to openreview 27 Oct 2017. v2 updated for NAACL camera ready.
vor 5 Jahren von @nosebrain
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models
language
elmo
project:dzptm
modelslanguageelmoproject:dzptm
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1Deep generative models of genetic variation capture the effects of mutations
A. Riesselman, J. Ingraham, und D. Marks. Nature Methods, 15 (10): 816--822 (2018)
vor 5 Jahren von @becker
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genetics
mutations
models
gan
deep
background
cvae
vae
afcs
knowledge
information
generative
geneticsmutationsmodelsgandeepbackgroundcvaevaeafcsknowledgeinformationgenerative
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2Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
S. Gururangan, A. Marasović, S. Swayamdipta, K. Lo, I. Beltagy, D. Downey, und N. Smith. (2020)cite arxiv:2004.10964Comment: ACL 2020.
vor 4 Jahren von @nosebrain
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models
language
pretraining
modelslanguagepretraining
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1Efficient model sharing for scalable collaborative classification
O. Papapetrou, W. Siberski, und S. Siersdorfer. Peer-to-Peer Networking and Applications, (2014)
vor 10 Jahren von @siersdorfer
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myown
models
ensembles
classification
myownmodelsensemblesclassification
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1Entity-Centric Preservation for Linked Open Data: Use Cases, Requirements and Models
E. Demidova, T. Risse, und G. Tran. Proc.of 5th International Workshop on Semantic Digital Archives (SDA 2015), 1529, Seite 61 - 75. ceur-ws.org, (2015)
vor 9 Jahren von @trisse69
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linkeddata
myown
models
preservation
alexandria
requirements
linkeddatamyownmodelspreservationalexandriarequirements
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3From Topic Models to Semi-supervised Learning: Biasing Mixed-Membership Models to Exploit Topic-Indicative Features in Entity Clustering.
R. Balasubramanyan, B. Dalvi, und W. Cohen. ECML/PKDD (2), Volume 8189 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 628-642. Springer, (2013)
vor 11 Jahren von @hotho
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models
toread
supervised
topic
learning
sota
modelstoreadsupervisedtopiclearningsota
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11Hierarchical topic models and the nested Chinese restaurant process
D. Blei, T. Griffiths, M. Jordan, und J. Tenenbaum. Advances in Neural Information Processing Systems 16, MIT Press, Cambridge, MA, (2004)
vor 11 Jahren von @hotho
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models
hierarchical
topic
sota
modelshierarchicaltopicsota
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1Models of Science Dynamics - Springer

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1Probabilistic Graphical Models

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2A Statistical Model for Topic Segmentation and Clustering.

1A survey of mobility models

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3From Topic Models to Semi-supervised Learning: Biasing Mixed-Membership Models to Exploit Topic-Indicative Features in Entity Clustering.

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