Zobrazeno 1 - 10
of 392
pro vyhledávání: '"Shin, Su‐Jin"'
Autor:
Jeon, Jong-Min, Shin, Su Jin, Choi, Tae-Rim, Yeo, Jun-seok, Park, Baeksoo, Yang, Yung-Hun, Choi, Shin Sik, Yoon, Jeong-Jun
Publikováno v:
In International Journal of Biological Macromolecules November 2024 279 Part 3
Autor:
Shin, Su-Jin, Ko, Jiwon, Hwang, Hee Sang, Huh, Jooryung, Lee, Chang-Woo, Lee, Jin-Kwan, Go, Heounjeong
Publikováno v:
In Pathology April 2024 56(3):374-381
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.
The joint optimization of representation learning and clustering in the embedding space has experienced a breakthrough in recent years. In spite of the advance, clustering with representation learning has been limited to flat-level categories, which
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.09906
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kim, Chang Gon, Hong, Moonki, Jeung, Hei-Cheul, Lee, Garden, Chung, Hyun Cheol, Rha, Sun Young, Kim, Hyo Song, Lee, Choong-kun, Lee, Ji Hyun, Han, Yejeong, Kim, Jee Hung, Lee, Seo Young, Kim, Hyunki, Shin, Su-Jin, Baek, Song-Ee, Jung, Minkyu
Publikováno v:
In European Journal of Cancer September 2022 172:387-399
Recently, the training with adversarial examples, which are generated by adding a small but worst-case perturbation on input examples, has been proved to improve generalization performance of neural networks. In contrast to the individually biased in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1707.03631