Zobrazeno 1 - 10
of 18
pro vyhledávání: '"Takebayashi Tomoyoshi"'
Autor:
Lu, Xiaotian, Tolmachev, Arseny, Yamamoto, Tatsuya, Takeuchi, Koh, Okajima, Seiji, Takebayashi, Tomoyoshi, Maruhashi, Koji, Kashima, Hisashi
Understanding the reasons behind the predictions made by deep neural networks is critical for gaining human trust in many important applications, which is reflected in the increasing demand for explainability in AI (XAI) in recent years. Saliency-bas
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.00456
Autor:
Phuc, Luu Huu, Takeuchi, Koh, Okajima, Seiji, Tolmachev, Arseny, Takebayashi, Tomoyoshi, Maruhashi, Koji, Kashima, Hisashi
Publikováno v:
ECML PKDD 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12976
Multi-relational graph is a ubiquitous and important data structure, allowing flexible representation of multiple types of interactions and relations between entities. Similar to other graph-structured data, link prediction is one of the most importa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.06171
It is a big problem that a model of deep learning for a picking robot needs many labeled images. Operating costs of retraining a model becomes very expensive because the object shape of a product or a part often is changed in a factory. It is importa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.05624
Self-supervised learning methods are attractive candidates for automatic object picking. However, the trial samples lack the complete ground truth because the observable parts of the agent are limited. That is, the information contained in the trial
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.03717
Publikováno v:
IEEJ Transactions on Power and Energy. 137:110-116
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e325ffe75c8012f5aca0037578dbea56
https://doi.org/10.1541/ieejpes.137.110
https://doi.org/10.1541/ieejpes.137.110
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.