Zobrazeno 1 - 10
of 139
pro vyhledávání: '"Mostafa, Sheikh Shanawaz"'
This work proposed kernel selection approaches for probabilistic classifiers based on features produced by the convolutional encoder of a variational autoencoder. Particularly, the developed methodologies allow the selection of the most relevant subs
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.04715
Autor:
Mendonça, Fábio, Mostafa, Sheikh Shanawaz, Morgado-Dias, Fernando, Ravelo-García, Antonio G., Figueiredo, Mário A. T.
ProBoost, a new boosting algorithm for probabilistic classifiers, is proposed in this work. This algorithm uses the epistemic uncertainty of each training sample to determine the most challenging/uncertain ones; the relevance of these samples is then
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.01611
Autor:
Mendonça, Fábio, Mostafa, Sheikh Shanawaz, Freitas, Diogo, Morgado-Dias, Fernando, Ravelo-García, Antonio G.
Biomedical decision making involves multiple signal processing, either from different sensors or from different channels. In both cases, information fusion plays a significant role. A deep learning based electroencephalogram channels' feature level f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.11218
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mendonça, Fábio1,2 (AUTHOR) fabioruben@staff.uma.pt, Mostafa, Sheikh Shanawaz2 (AUTHOR) antonio.ravelo@ulpgc.es, Morgado-Dias, Fernando1,2 (AUTHOR), Ravelo-García, Antonio G.2,3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Information (2078-2489). Oct2023, Vol. 14 Issue 10, p571. 15p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.