group :: uw_ws12_web2.0

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

Нет подходящих.

&lang;&lang;
⟨
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)27
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

8How transferable are features in deep neural networks?
J. Yosinski, J. Clune, Y. Bengio, и H. Lipson. Advances in neural information processing systems, стр. 3320--3328. (2014)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:859
citedby:scholar:timestamp:2017-10-26
thema
thema:reuse
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:859citedby:scholar:timestamp:2017-10-26themathema:reuse
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
17Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting.
N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, и R. Salakhutdinov. Journal of machine learning research, 15 (1): 1929--1958 (2014)
7 лет назад , @becker
overfitting
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:3667
neural
thema
citedby:scholar:timestamp:2017-10-2
network
thema:dropout
overfittinguw_ws17_mlcitedby:scholar:count:3667neuralthemacitedby:scholar:timestamp:2017-10-2networkthema:dropout
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A bayesian hierarchical model for learning natural scene categories
L. Fei-Fei, и P. Perona. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, 2, стр. 524--531. IEEE, (2005)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:3539
thema
thema:bayesianhierarchicalmodels
citedby:scholar:timestamp:2017-10-2
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:3539themathema:bayesianhierarchicalmodelscitedby:scholar:timestamp:2017-10-2
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Gaussian processes in machine learning
C. Rasmussen, и C. Williams. Lecture notes in computer science, (2004)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
thema:gaussianprocesses
thema
citedby:scholar:timestamp:2017-10-2
citedby:scholar:count:475
uw_ws17_mlthema:gaussianprocessesthemacitedby:scholar:timestamp:2017-10-2citedby:scholar:count:475
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Nonnegative matrix factorization: A comprehensive review
Y. Wang, и Y. Zhang. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 25 (6): 1336--1353 (2013)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
thema
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
thema:nonnegativematrixfactorization
citedby:scholar:count:234
uw_ws17_mlthemacitedby:scholar:timestamp:2017-9-29thema:nonnegativematrixfactorizationcitedby:scholar:count:234
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Auto-WEKA: Combined selection and hyperparameter optimization of classification algorithms
C. Thornton, F. Hutter, H. Hoos, и K. Leyton-Brown. Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, стр. 847--855. ACM, (2013)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
thema
citedby:scholar:count:262
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
thema:automl
uw_ws17_mlthemacitedby:scholar:count:262citedby:scholar:timestamp:2017-9-29thema:automl
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
15Deepwalk: Online learning of social representations
B. Perozzi, R. Al-Rfou, и S. Skiena. Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, стр. 701--710. ACM, (2014)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:368
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:368citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Knowledge vault: A web-scale approach to probabilistic knowledge fusion
X. Dong, E. Gabrilovich, G. Heitz, W. Horn, N. Lao, K. Murphy, T. Strohmann, S. Sun, и W. Zhang. Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, стр. 601--610. ACM, (2014)
7 лет назад , @becker
thema:probabilisticknowledge
uw_ws17_ml
thema
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
citedby:scholar:count:476
thema:probabilisticknowledgeuw_ws17_mlthemacitedby:scholar:timestamp:2017-9-29citedby:scholar:count:476
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Never Ending Learning
T. Mitchell, W. Cohen, E. Hruschka Jr, P. Talukdar, J. Betteridge, A. Carlson, B. Mishra, M. Gardner, B. Kisiel, J. Krishnamurthy и 1 other автор(ы). AAAI, стр. 2302--2310. (2015)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
thema
citedby:scholar:count:165
thema:neverendinglearning
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlthemacitedby:scholar:count:165thema:neverendinglearningcitedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Fused Matrix Factorization with Geographical and Social Influence in Location-Based Social Networks.
C. Cheng, H. Yang, I. King, и M. Lyu. Aaai, 12, стр. 17--23. (2012)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:258
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:258citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Analysis of a random forests model
G. Biau. Journal of Machine Learning Research, 13 (Apr): 1063--1095 (2012)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:341
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:341citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Tensor decompositions for learning latent variable models.
A. Anandkumar, R. Ge, D. Hsu, S. Kakade, и M. Telgarsky. Journal of Machine Learning Research, 15 (1): 2773--2832 (2014)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:413
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:413citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Stochastic variational inference
M. Hoffman, D. Blei, C. Wang, и J. Paisley. The Journal of Machine Learning Research, 14 (1): 1303--1347 (2013)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:683
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:683citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
7Auto-encoding variational bayes
D. Kingma, и M. Welling. arXiv preprint arXiv:1312.6114, (2013)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:1145
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:1145citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Stochastic backpropagation and approximate inference in deep generative models
D. Rezende, S. Mohamed, и D. Wierstra. arXiv preprint arXiv:1401.4082, (2014)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:511
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:511citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
26Imagenet classification with deep convolutional neural networks
A. Krizhevsky, I. Sutskever, и G. Hinton. Advances in neural information processing systems, стр. 1097--1105. (2012)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
citedby:scholar:count:15466
uw_ws17_mlcitedby:scholar:timestamp:2017-9-29citedby:scholar:count:15466
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
31Distributed representations of words and phrases and their compositionality
T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, и J. Dean. Advances in neural information processing systems, стр. 3111--3119. (2013)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:5162
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:5162citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
18Sequence to sequence learning with neural networks
I. Sutskever, O. Vinyals, и Q. Le. Advances in neural information processing systems, стр. 3104--3112. (2014)
7 лет назад , @becker
thema:sequencetosequencelearning
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:2226
thema
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
thema:sequencetosequencelearninguw_ws17_mlcitedby:scholar:count:2226themacitedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Large scale distributed deep networks
J. Dean, G. Corrado, R. Monga, K. Chen, M. Devin, M. Mao, A. Senior, P. Tucker, K. Yang, Q. Le и 1 other автор(ы). Advances in neural information processing systems, стр. 1223--1231. (2012)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
thema
citedby:scholar:count:1045
thema:paralellizingneuralnetworks
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlthemacitedby:scholar:count:1045thema:paralellizingneuralnetworkscitedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Practical bayesian optimization of machine learning algorithms
J. Snoek, H. Larochelle, и R. Adams. Advances in neural information processing systems, стр. 2951--2959. (2012)
7 лет назад , @becker
uw_ws17_ml
citedby:scholar:count:945
citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
uw_ws17_mlcitedby:scholar:count:945citedby:scholar:timestamp:2017-9-29
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)27
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

8How transferable are features in deep neural networks?

17Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting.

2A bayesian hierarchical model for learning natural scene categories

1Gaussian processes in machine learning

2Nonnegative matrix factorization: A comprehensive review

3Auto-WEKA: Combined selection and hyperparameter optimization of classification algorithms

15Deepwalk: Online learning of social representations

2Knowledge vault: A web-scale approach to probabilistic knowledge fusion

2Never Ending Learning

4Fused Matrix Factorization with Geographical and Social Influence in Location-Based Social Networks.

1Analysis of a random forests model

2Tensor decompositions for learning latent variable models.

4Stochastic variational inference

7Auto-encoding variational bayes

4Stochastic backpropagation and approximate inference in deep generative models

26Imagenet classification with deep convolutional neural networks

31Distributed representations of words and phrases and their compositionality

18Sequence to sequence learning with neural networks

3Large scale distributed deep networks

5Practical bayesian optimization of machine learning algorithms

uw_ws12_web2.0

просмотр

сходные по теме тэги

тэги

закладки (спрятать) показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)27 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

uw_ws12_web2.0

просмотр

сходные по теме тэги

тэги

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)27
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...