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Classification in the Presence of Label Noise: A Survey
Classification in the Presence of Label Noise: A Survey
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Classification in the Presence of Label Noise: A Survey

Frenay, Benoit ; Verleysen, Michel

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-05, Vol.25 (5), p.845-869

New York, NY: IEEE

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2
Data Clustering: Algorithms and Applications
Data Clustering: Algorithms and Applications
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Data Clustering: Algorithms and Applications

Aggarwal, Charu C ; Reddy, Chandan K Reddy, Chandan K. ; Aggarwal, Charu C.

Milton: CRC Press 2014

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3
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
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Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data

Mahmud, Mufti ; Kaiser, Mohammed Shamim ; Hussain, Amir ; Vassanelli, Stefano

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-06, Vol.29 (6), p.2063-2079

United States: IEEE

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4
Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey
Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey
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Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey

Kiumarsi, Bahare ; Vamvoudakis, Kyriakos G. ; Modares, Hamidreza ; Lewis, Frank L.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-06, Vol.29 (6), p.2042-2062

United States: IEEE

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5
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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6
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

Hillar, Christopher J ; Lim, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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7
Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning
Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning

Peng, Shengliang ; Jiang, Hanyu ; Wang, Huaxia ; Alwageed, Hathal ; Zhou, Yu ; Sebdani, Marjan Mazrouei ; Yao, Yu-Dong

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2019-03, Vol.30 (3), p.718-727

United States: IEEE

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8
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
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A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

Wu, Zonghan ; Pan, Shirui ; Chen, Fengwen ; Long, Guodong ; Zhang, Chengqi ; Yu, Philip S.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-01, Vol.32 (1), p.4-24

United States: IEEE

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9
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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10
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
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On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures

Bianchini, Monica ; Scarselli, Franco

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-08, Vol.25 (8), p.1553-1565

New York, NY: IEEE

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