tag :: learning deep | BibSonomy

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1Hierarchical framework for interpretable and specialized deep reinforcement learning-based predictive maintenance - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169023X23001003
vor 4 Monaten von @scch
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deep
framework
interpretability
learning
regression
deepframeworkinterpretabilitylearningregression
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97archive ouverte
http://https://hal-lara.archives-ouvertes.fr/
vor 9 Monaten von @khadri-amina
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deep
learning
deeplearning
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1Goal-oriented sensitivity analysis of hyperparameters in deep learning
http://hal.science/hal-03128298v5
vor 9 Monaten von @attika
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Scientific
deep
hyperparameter
learning
machine
optimization
Scientificdeephyperparameterlearningmachineoptimization
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1deep learning cours
https://openclassrooms.com/fr/courses/6417031-objectif-ia-initiez-vous-a-lintelligence-artificielle/6823506-apprehendez-le-deep-learning-ou-lapprentissage-profond#:~:text=L'apprentissage%20profond%20(ou%20Deep,des%20r%C3%A9seaux%20de%20neurones%20artificiels.
vor einem Jahr von @ahmedbouida
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deep
learning
deeplearning
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1Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network: Paper list for equivariant neural network
https://github.com/Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network
vor einem Jahr von @becker
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group
equivariant
neural
networks
nn
geometric
deep
learning
network
mmis
kirste
groupequivariantneuralnetworksnngeometricdeeplearningnetworkmmiskirste
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1(56) Deep Learning — Andreas Geiger - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij3NTWIdtMbfvX7Z-4WEXRqD
vor 2 Jahren von @becker
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deep
learning
lecture
teaching
deeplearninglectureteaching
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1The Predictive Privacy Project - Rainer Mühlhoff
Data Protection in the Context of Big Data and AI
vor 2 Jahren von @hotho
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Datenschutz
big
data
deep
learning
machine
ml
predictive
privacy
Datenschutzbigdatadeeplearningmachinemlpredictiveprivacy
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1GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed.
Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed. - GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed.
vor 2 Jahren von @hotho
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deep
diffusion
generator
image
learning
stable
deepdiffusiongeneratorimagelearningstable
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1The Best GPUs for Deep Learning in 2020 — An In-depth Analysis
https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/
vor 2 Jahren von @becker
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gpu
comparison
deep
learning
benchmark
technical
gpucomparisondeeplearningbenchmarktechnical
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1Democratizing access to large-scale language models with OPT-175B
https://ai.facebook.com/blog/democratizing-access-to-large-scale-language-models-with-opt-175b/
vor 2 Jahren von @hotho
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LM
Literaturverwaltung
big
deep
language
learning
model
LMLiteraturverwaltungbigdeeplanguagelearningmodel
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1Best GPU for Deep Learning in 2022 (so far)
https://lambdalabs.com/blog/best-gpu-2022-sofar/
vor 2 Jahren von @becker
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benchmark
gpu
deep
learning
comparison
nvidia
benchmarkgpudeeplearningcomparisonnvidia
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1540 Milliarden Parameter: Googles KI-System kann Arithmetik und erkennt Humor | heise online
https://www.heise.de/news/540-Milliarden-Parameter-Googles-KI-System-kann-Arithmetik-und-erkennt-Humor-6664503.html
vor 2 Jahren von @hotho
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AI
KI
big
deep
google
learning
model
AIKIbigdeepgooglelearningmodel
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1Google AI Blog: KELM: Integrating Knowledge Graphs with Language Model Pre-training Corpora
https://ai.googleblog.com/2021/05/kelm-integrating-knowledge-graphs-with.html
vor 2 Jahren von @hotho
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KG
LM
data
dataset
deep
integration
learning
model
KGLMdatadatasetdeepintegrationlearningmodel
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1Machine Learning: TensorFlow-Benchmarks auf MacBooks mit M1 Pro und M1 Max | heise online
https://www.heise.de/tests/Machine-Learning-TensorFlow-Benchmarks-auf-MacBooks-mit-M1-Pro-und-M1-Max-6328476.html?seite=all
vor 2 Jahren von @hotho
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deep
learning
m1
mac
macbook
machine
network
neural
nn
tensorflow
deeplearningm1macmacbookmachinenetworkneuralnntensorflow
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1Lex Fridman
AI researcher working on autonomous vehicles, human-robot interaction, and machine learning at MIT and beyond.
vor 3 Jahren von @esistimfluss
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2021
Fahren
Intelligenz
autonomes
deep
künstliche
learning
2021FahrenIntelligenzautonomesdeepkünstlichelearning
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1GitHub - sebastianruder/NLP-progress: Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.
https://github.com/sebastianruder/NLP-progress
vor 3 Jahren von @hotho
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nlp
progress
deep
learning
paper
übersicht
survey
nlpprogressdeeplearningpaperübersichtsurvey
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1Must-read Papers on pre-trained language models
https://pythonawesome.com/must-read-papers-on-pre-trained-language-models/
vor 4 Jahren von @hotho
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bert
elmo
language
model
deep
learning
ml
pre-trained
bertelmolanguagemodeldeeplearningmlpre-trained
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1hurcy/awesome-ehr-deeplearning: Curated list of awesome papers for electronic health records(EHR) mining, machine learning, and deep learning.
https://github.com/hurcy/awesome-ehr-deeplearning
vor 4 Jahren von @becker
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awesome
ehr
data
deep
learning
cureated
list
overview
review
survey
awesomeehrdatadeeplearningcureatedlistoverviewreviewsurvey
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2GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is FAIR's next-generation platform for object detection and segmentation.
https://github.com/facebookresearch/detectron2
vor 4 Jahren von @hotho
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image
segmentation
network
cnn
deep
learning
imagesegmentationnetworkcnndeeplearning
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1GitHub - f90/Wave-U-Net: Implementation of the Wave-U-Net for audio source separation
https://github.com/f90/Wave-U-Net
vor 4 Jahren von @hotho
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audio
deep
learning
unet
audiodeeplearningunet
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1Recognizing traffic signs with synthetic data and deep learning
A. Naghipour. BOHR Journal of Computational Intelligence and Communication Network, 1 (1): 7-15 (2023)
vor 4 Tagen von @bjcicnjournal
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deep
learning
deeplearning
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1Chebifier: Automating semantic classification in ChEBI to accelerate data-driven discovery
M. Glauer, F. Neuhaus, S. Flügel, M. Wosny, T. Mossakowski, A. Memariani, J. Schwerdt, und J. Hastings. Digital Discovery, (2024)
vor einem Monat von @tillmo
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deep
learning
loss
myown
ontology
semantic
deeplearninglossmyownontologysemantic
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1Sentiment Analysis Classification of ChatGPT on Twitter Big Data in Indonesia Using Fast R-CNN
S. Pipin, F. Sinaga, S. Winardi, und M. Hakim. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 7 (4): 2137-2148 (2023)
vor 2 Monaten von @siopipin
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Analysis
ChatGPT
Data
Deep
Fast
Learning
R-CNN
Sentiment
Twitter
myown
AnalysisChatGPTDataDeepFastLearningR-CNNSentimentTwittermyown
(0)
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4LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
H. Touvron, T. Lavril, G. Izacard, X. Martinet, M. Lachaux, T. Lacroix, B. Rozière, N. Goyal, E. Hambro, F. Azhar und 4 andere Autor(en). (2023)
vor 2 Monaten von @boggog
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deep
learning
ml
nlp
deeplearningmlnlp
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3Adam: A Method for Stochastic Optimization
D. Kingma, und J. Ba. (2017)
vor 2 Monaten von @boggog
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deep
learning
ml
deeplearningml
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27Deep Residual Learning for Image Recognition
K. He, X. Zhang, S. Ren, und J. Sun. (2015)
vor 2 Monaten von @boggog
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deep
learning
ml
deeplearningml
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1Harnessing AI for Global Marketing Practices An Integrated Secondary Review of Scholarly Works
P. Sarkar. INTERNATIONAL JOURNAL OF TREND IN SCIENTIFIC RESEARCH AND DEVELOPMENT, 8 (1): 842-850 (Februar 2024)
vor 3 Monaten von @ijtsrd
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Artificial
Machine
Marketing,
algorithm,
customer-centric
deep
intelligence,
learning
learning,
ArtificialMachineMarketing,algorithm,customer-centricdeepintelligence,learninglearning,
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1FACIAL HUMAN EMOTION RECOGNITION BY USING YOLO FACES DETECTION ALGORITHM
M. |. CENTRAL ASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL THEORY AND COMPUTER SCIENCES, 4 (10): 1-11 (Oktober 2023)
vor 3 Monaten von @centralasian_20
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Classification,
Convolutional
Deep
Emotion
Extraction,
Facial
Feature
Learning
Networks,
Neural
Recognition,
Classification,ConvolutionalDeepEmotionExtraction,FacialFeatureLearningNetworks,NeuralRecognition,
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1Nano Robot app simulation to aid deep learning education
M. |. CENTRAL ASIAN JOURNAL OF MATHEMATICAL THEORY AND COMPUTER SCIENCES, 4 (8): 22-25 (August 2023)
vor 3 Monaten von @centralasian_20
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Aid,
App,
Deep
Education
Learning
Nano,
Robot
Simulation,
Aid,App,DeepEducationLearningNano,RobotSimulation,
(0)
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3Inductive and transductive link prediction for criminal network analysis
Z. Ahmadi, H. Nguyen, Z. Zhang, D. Bozhkov, D. Kudenko, M. Jofre, F. Calderoni, N. Cohen, und Y. Solewicz. Journal of Computational Science, (September 2023)
vor 4 Monaten von @erichoang
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#rank1
Co-offender
Crime
Deep
Inductive
Machine
Repeat
Transductive
learning
link
linkage
myown
networks
neural
offenders
prediction
#rank1Co-offenderCrimeDeepInductiveMachineRepeatTransductivelearninglinklinkagemyownnetworksneuraloffendersprediction
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3Inductive and transductive link prediction for criminal network analysis
Z. Ahmadi, H. Nguyen, Z. Zhang, D. Bozhkov, D. Kudenko, M. Jofre, F. Calderoni, N. Cohen, und Y. Solewicz. Journal of Computational Science, (September 2023)
vor 4 Monaten von @l3s
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myown
neural
from:erichoang
Transductive
learning
linkage
Deep
Repeat
link
#rank1
networks
Machine
offenders
Co-offender
Crime
Inductive
prediction
myownneuralfrom:erichoangTransductivelearninglinkageDeepRepeatlink#rank1networksMachineoffendersCo-offenderCrimeInductiveprediction
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2Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. EGU General Assembly, (2021)
vor 5 Monaten von @jmuagpaeth
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MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
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6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (01.01.2023)
vor 5 Monaten von @jmuagpaeth
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MOS
myown
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSmyownfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
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6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (2022)
vor 5 Monaten von @jmuagpaeth
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MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
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8Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. NeurIPS 2020 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, (2020)
vor 5 Monaten von @jmuagpaeth
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MOS
from:kaziegler
deep
learning
climate
model
statistics
MOSfrom:kazieglerdeeplearningclimatemodelstatistics
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2Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. EGU General Assembly, (2021)
vor 5 Monaten von @kaziegler
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MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
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6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (2022)
vor 5 Monaten von @kaziegler
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MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
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8Deep Learning for Climate Model Output Statistics
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. NeurIPS 2020 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, (2020)
vor 5 Monaten von @kaziegler
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MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelstatistics
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6ConvMOS: climate model output statistics with deep learning
M. Steininger, D. Abel, K. Ziegler, A. Krause, H. Paeth, und A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, 37 (1): 136--166 (01.01.2023)
vor 5 Monaten von @kaziegler
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MOS
climate
deep
from:kaziegler
learning
model
myown
statistics
MOSclimatedeepfrom:kazieglerlearningmodelmyownstatistics
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1Neuro-symbolic approaches in artificial intelligence
P. Hitzler, A. Eberhart, M. Ebrahimi, M. Sarker, und L. Zhou. National Science Review, 9 (6): nwac035 (März 2022)
vor 7 Monaten von @jaeschke
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deep
learning
machine
ml
neurosymbolic
aideeplearningmachinemlneurosymbolic
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