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2016年第24届ESANN：比利时布鲁日

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第24届欧洲人工神经网络研讨会，ESANN 2016，比利时布鲁日，2016年4月27日至29日。 2016

内核学习的进展：在日益增长的约束条件下的理论与实践

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卢卡·奥内托,尼科尔·纳瓦林,米歇尔·多尼尼,法比奥·艾奥利,戴维德·安吉塔:
核心学习的进展：在一个日益增长的约束世界中的理论与实践。
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法比奥·艾奥利,米尔科·波拉托:
基于内核的协作过滤，用于大规模top-N项目推荐。
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法布里奇奥·科斯塔,帕拉斯托·科瓦伊,罗伯特·克莱恩科夫:
RNAsynth：限制RNA反向折叠的学习。
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卢卡·奥内托,尼科尔·纳瓦林,米歇尔·多尼尼,亚历桑德罗·斯普都蒂,法比奥·艾奥利,戴维德·安吉塔:
通过Rademacher复杂性测量图形核的表达性。
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大卫·巴丘,克劳迪奥·加里奇奥,阿莱西奥·米凯利:
树的水库激活核。
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乔治·格内科,马科·高里,斯特凡诺·梅拉奇,马塞洛·桑吉内蒂:
硬约束学习是软约束学习的极限情况。
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本杰明·帕森,克里斯蒂娜·哥普费尔特,芭芭拉·汉默:
结构化数据时间序列的高斯过程预测。
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Piyush Bhardwaj公司,哈里什·卡尼克:
通过交替最小二乘法进行有效的低秩近似，以实现可扩展的内核学习。

回归和数学模型

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维塔利·阿斯沃林斯基,雷内·菲利克斯·莱因哈特,Jochen J.Steil公司:
通过模型空间中的回归对参数化过程进行建模。
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安吉拉·费尔南德斯,内塔·拉宾,达莉亚·费舍洛夫,何塞·R·多罗索罗:
自适应拉普拉斯金字塔。
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迭戈·梅斯奎塔,安托尼奥·C·阿拉乌约·内托,何塞·奎罗斯·内托,乔·佩·戈麦斯,莱昂纳多·拉莫斯·罗德里格斯:
使用鲁棒极限学习机预测棉纱强力和毛羽。
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毛罗·德拉贡,克劳迪奥·加里奇奥,罗伯托·古兹曼,阿莱西奥·米凯利:
使用水库计算在关键环境中基于RSS的机器人定位。
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阿德里安·比巴尔,贝诺？t弗莱奈:
机器学习模型和表示的可解释性：简介。
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费塞尔·查姆鲁基（Faicel Chamroukhi）:
空间样条回归的贝叶斯混合。
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辛西娅·福雷,Jean-Marc Bardet女士,马达琳娜·奥尔特阿努,杰尔·拉凯尔:
参数变化点检测三种算法的比较。
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Pierre-Antoine绝对值,皮埃尔·伊夫·古森堡,保罗·斯特里夫斯基,贝内迪克特·沃思:
黎曼流形上的可微分段Bézier插值。
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埃斯特尔·马萨特,朱利安·亨德里克斯,Pierre-Antoine绝对值:
将双变量均值扩展为多变量均值。
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加埃塔诺·利博里奥·埃利罗:
神经渗流是随机游动的叠加。

无限接近学习

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弗兰克·迈克尔·施莱夫,彼得·蒂尼奥,梁英玉:
在无限接近空间中学习——最新趋势。
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亚历山大·舒尔茨,芭芭拉·汉默:
核空间中的判别维数约简。
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加列·卢斯利:
三维图形图形核的“定位”导致信息丢失的研究。
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玛丽卡·卡登,大卫·内贝尔,托马斯·维尔曼:
基于原型分类的自适应差异加权优化差异混合。

深度学习、文本、图像和信号处理

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苏菲安·贝尔哈比,罗曼·海罗,克莱门·查特兰,塞巴斯蒂安·亚当:
具有不断变化权重的深度多任务学习。
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托马斯·伯威克,卢克·埃维格:
围棋游戏的深层神经网络分析：哪块石头能激发动作？
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马丁·蒙特,塞巴斯蒂安·布莱斯,托马斯·伯威克:
具有递归、振荡和自顶向下调制动力学的深卷积网络中的特征绑定。
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Ryo Karakida公司,冈田正人,顺义阿玛里:
Stiefel流形上高斯可见单元RBM的最大似然学习。
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Fábio Medeiros Rangel公司,法比西奥·菲尔米诺·德·法里亚,Priscila M.V.利马,乔妮斯·奥利维拉:
使用WiSARD对社会文本数据进行半监督分类。
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蒂亚戈·德·保罗·法莱罗斯,阿尔内乌·德·安德拉德·洛佩斯（Alneu de Andrade Lopes）:
非负矩阵分解算法与潜在Dirichlet分配算法的等价性。
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皮里塔卡拉:
形态丰富语言的单词嵌入。
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努申·马格苏迪,侯赛因·萨梅蒂,侯赛因·泽纳利:
用于文本相关说话人验证的局部鉴别高斯过程潜在变量模型。
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古尔古伊·皮伦科夫,圣埃芬·杜邦,蒂埃里·杜托伊特:
语音识别的多任务学习：概述。
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阿尔伯特·维拉马拉,阿尔弗雷多·维利多,路易斯·贝兰奇:
贝叶斯半非负矩阵分解。
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斯蒂芬妮·阿尔瓦雷斯·费尔南德斯,罗米斯·阿图克斯,丹尼斯·范蒂纳托,朱古尔塔·蒙塔尔沃,丹尼尔·席尔瓦:
一种基于免疫启发、依赖性的Wiener系统盲反演方法。
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罗曼·休特,尼古拉斯·科蒂,塞巴斯蒂安·莱夫维尔:
集团神经网络中图像检索的一个新惩罚术语。
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埃列尼·齐罗尼,巴勃罗·V·A·巴罗斯,斯特凡·维尔姆特:
基于卷积长短记忆递归神经网络的手势识别。

医学应用的机器学习

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维罗尼卡·博洛恩·卡内多,比阿特丽斯·雷梅塞罗,Amparo Alonso-Betanzos系列,奥雷里奥·坎皮略:
医疗应用的机器学习。
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艾萨克·费尔南德斯·瓦雷拉,埃琳娜·埃尔南德斯·佩雷拉,迭戈·阿尔瓦雷斯-埃斯特维斯,文森特·莫雷特·博尼略:
自动检测脑电图唤醒。
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索菲亚·费尔南德斯,里卡多·加梅拉斯·索萨,雷纳托·索科达托,路易斯·席尔瓦:
用于自动识别小胶质细胞状态的叠层去噪自动编码器。
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维克托·莫乔乌,巴罗斯修女米格尔·佩德罗萨,桑德拉·奥尔特加·马托雷尔,约翰内斯吃角子老虎机,乌尔斯佩特·克奈赫特,卡莱斯·阿鲁斯,阿尔弗雷多·维利多,玛格丽达·朱利亚·萨佩:
支持胶质母细胞瘤与单个脑转移瘤鉴别的机器学习管道。
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路易斯·冈萨尔维斯,豪尔赫·诺沃,奥雷里奥·坎皮略:
胸部CT图像中肺结节分类的特征定义、分析和选择。
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阿尔伯特·普拉,比阿特丽斯·洛佩斯,克里斯托弗·诺盖拉,纳塔利娅·莫德瓦尼克,塔科J.布洛克胡斯,赫尔曼·R·霍尔茨拉格:
小步走：预测下肢骨折康复长度。
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尼古拉斯·索温,马尔扬·阿库,Halandur Nagaraja Bharath公司,戴安娜·玛丽亚·西蒙,杰尔·维拉尔特,弗雷德里克·梅斯,Uwe Himmelreich公司,埃里克·阿奇顿,萨宾·范·赫菲尔:
使用连续投影算法初始化非负矩阵分解，用于多参数医学图像分割。
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玛丽亚·路易斯·桑切斯·布里亚,诺埃莉亚·巴雷拉·罗德里格斯,诺埃利亚·桑切斯·马罗尼奥,安东尼奥·莫斯克拉·冈萨雷斯,卡洛斯·加西亚·雷苏阿,伊娃·耶布拉-普蒂梅尔:
结膜充血分级框架中特征选择技术的分析。
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博尔加·塞乔·帕尔多,维罗尼卡·博洛恩·卡内多,Amparo Alonso-Betanzos系列:
在DNA微阵列数据集上使用特征选择集成。
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奥斯卡·丰登拉·罗梅罗,伯莎·吉亚罗·贝尔迪尼亚斯,比阿特丽斯·佩雷斯-桑切斯,迭戈·雷戈·费尔南德斯,大卫·马丁内斯·雷戈:
高维问题的快速学习算法：微阵列的应用。
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劳拉·莫兰·费尔南德斯,维罗尼卡·博洛恩·卡内多,Amparo Alonso-Betanzos系列:
用于分析SMOTE对微阵列的影响的数据复杂性度量。
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费尔南多·马特奥,埃米利奥·索利亚·奥利维斯,马塞利诺·马丁内斯·索伯,玛丽亚·特列兹·普拉扎,胡安·戈梅斯·桑希斯,约塞普·雷登:
数据不平衡的心血管风险患者死亡率评估的多步骤策略。
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艾米莉·雷纳德,安德鲁·特申多夫,Pierre-Antoine绝对值:
时空ICA改进了差异表达基因的选择。
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萨曼妮·纳西里·戈谢·博拉（Samaneh Nasiri Ghosheh Bolagh）,穆罕默德·巴格尔·沙姆索拉希,克里斯蒂安·尤滕,马克·康格多:
使用黎曼几何的无监督跨学科BCI学习和分类。
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西尔维娅·桑罗马,安东尼奥·莫雷诺,阿伊达山谷,佩德罗·罗梅罗·阿罗卡,索菲亚·德拉里瓦·费尔南德斯,拉蒙·萨加拉·阿拉莫:
用随机森林评估糖尿病视网膜病变风险。

物理和机器学习：新兴范式

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何塞·大卫·马丁·格雷罗,保罗·J·G·里斯本,阿尔弗雷多·维利多:
物理和机器学习：新兴范式。
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Pantita Palitapongarnpim,彼得·威特克,巴里·桑德斯:
利用可扩展强化学习控制自适应量子相位估计。
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克莱尔·亚当·布尔达里奥斯,格伦·考恩,塞西尔·日尔曼,数据挖掘人物,巴拉兹·凯格尔,大卫·卢梭:
机器学习是如何赢得希格斯玻色子挑战的。
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劳尔·V·卡萨尼亚·埃斯拉发,何塞·大卫·马丁·格雷罗,伊恩·贾曼,保罗·J·G·里斯本:
非球形数据分布中量子聚类的性能评估。
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莱昂纳多·班奇,尼古拉·潘科蒂,Sougato玻色:
监督量子门的量子硬件设计“教学”。
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雅各布·M·泰勒,汉斯·布里格尔,韦德兰·邓杰科（Vedran Dunjko）:
增强了量子可访问环境中代理的学习。

增量学习算法和应用

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亚历山大·格珀斯,芭芭拉·汉默:
增量学习算法和应用程序。
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维克多失利,芭芭拉·汉默,海科·沃辛:
为增量在线学习任务选择最佳算法。
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  - conf/esann/Fontenla-Romero16a公司
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奥斯卡·丰滕拉·罗梅罗,比阿特丽斯·佩雷斯-桑切斯,伯莎·吉亚罗·贝尔迪尼亚斯,迭戈·雷戈·费尔南德斯:
前馈神经网络的分布式学习算法。
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  - conf/esann/KadingRFD16
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克里斯托夫·卡丁,埃里克·罗德纳,亚历山大·弗雷塔格,约阿希姆·登茨勒:
观察、询问、学习和改进：视觉识别的终身学习周期。
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  - conf/esann/LoeffelMD16
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皮尔雷·萨维耶·洛菲尔,克里斯托弗·马萨拉,马金·德特尼耶基（Marcin Detyniecki）:
易受概念漂移影响的数据流的内存管理。
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  - conf/esann/HechtG16
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托马斯·赫赫特,亚历山大·盖珀斯:
走向渐进式深度学习：分层视觉识别架构中的多层次变化检测。

分类

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  - conf/esann/BergerPB16
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纪尧姆·伯杰,克莱门·佩拉德,Moez Baccouche公司:
通过神经超分辨率增强人脸识别。
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  - conf/esann/PolstererGIDG16
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凯·拉尔斯·波尔斯特尔,费比安·吉塞克,克里斯蒂安·伊格尔,伯恩德·多塞,尼古拉斯·詹尼奥蒂斯:
GPU上的并行旋转和翻转INvariant Kohonen映射（PINK）。
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  - conf/esann/VieiraNR16
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大卫·克利夫特·达·维埃拉,阿贾马尔·达·罗查·内托,安东尼奥·温德尔·德·奥利维拉·罗德里格斯:
基于多响应稀疏回归的稀疏最小二乘支持向量机。
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  - conf/esann/Abdel-SayedDFLM16会议
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米娜·阿卜杜勒·萨耶德,丹尼尔·杜克洛斯,吉尔斯·法奥,杰尔·拉凯尔,马蒂尔德·莫吉特:
使用数据驱动和固定字典表示对光谱图进行异常检测。
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  - conf/esann/SappadlaNMF16公司
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Prateek Veeranna Sappadla公司,Jinseok Nam公司,Eneldo Loza Mencía公司,约翰内斯·富恩克兰兹（Johannes Fürnkranz）:
使用语义相似度对文本文档进行多标签零快照分类。
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  - conf/esann/DietheTF16
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汤姆·迪特,尼尔·托米,彼得·弗拉奇:
活动识别的主动迁移学习。
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  - conf/esann/OnetoRA16
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卢卡·奥内托,桑德罗·里德拉,戴维德·安吉塔:
基于经验数据调整PAC-Bayes框架中的分布相关先验。
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  - conf/esann/OllandiOA16公司
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伊利娜·奥兰迪,卢卡·奥内托,戴维德·安吉塔:
随机森林模型选择。
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  - conf/esann/GregorioG16
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马西莫·德格雷戈里奥,毛里齐奥·佐丹奴:
WiSARD分类器。
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  - conf/esann/LeonD16
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奥雷利亚·莱昂,卢多维奇·德诺耶:
决策树的策略梯度方法。
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  - conf/esann/NieminenK16
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帕沃·尼米宁,托米·卡卡宁:
多准则优化MLP以实现不平衡学习。
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  - conf/esann/MiciHW16
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路易斯·米奇,泽维尔·希诺,斯特凡·维尔姆特:
使用三维人体关节和物体类别的回波状态网络进行活动识别。
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  - conf/esann/SirtolaKR16
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佩卡·西尔托拉,Heli Koskimäki公司,朱哈·罗宁:
从用户依赖型到使用智能手机传感器的个人人类活动识别模型。
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  - conf/esann/Fernandez-Francos16
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迭戈·费尔南德斯·弗朗索斯,奥斯卡·丰登拉·罗梅罗,Amparo Alonso-Betanzos系列:
基于凸壳的一类分类算法。
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  - conf/esann/AzamiLC16
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梅里姆·艾勒·阿萨米,卡罗尔·拉提琴,圣埃芬·卡努:
将SVDD分数转换为概率估计。

深度学习

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  - conf/esann/Angelov公司16
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普拉门·安吉洛夫,亚历桑德罗·斯普都蒂:
深度学习的挑战。
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  - conf/esann/GallicchioM16
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克劳迪奥·加里奇奥,阿莱西奥·米凯利:
深层油藏计算：关键分析。
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  - 会议/会议/会议MC16
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哈姆德·弗里斯,罗兰·梅米舍维奇,亚伦·C·库维尔:
深度学习矢量量化。
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  - conf/esann/WangnerFHB16
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约格·瓦格纳,沃尔克·菲舍尔,迈克尔·赫尔曼,斯文·本克:
基于深度融合卷积神经网络的多光谱行人检测。
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  - conf/esann/RebetezSMNBWCPB16
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朱利安·雷贝茨,Héctor F.Satizábal先生,马泰奥·莫塔,多萝西娅·诺尔,露西·比奇,玛丽娜·温丁,伯特兰·坎内尔,安德烈斯·佩雷斯·乌里韦,Stéphane Burgos酒店:
用局部直方图增强卷积神经网络——高分辨率无人机图像作物分类案例研究。
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  - conf/esann/Berglund16
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马蒂亚斯·贝格隆德:
随机梯度估计对比发散和持续对比发散的方差。
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  - conf/esann/Alvear-Sandoval16
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  - https://dblp.org/rec/conf/esann/Alvear-Sandoval16
里卡多·F·阿尔瓦尔·桑多瓦尔,安巴尔·菲格雷亚斯·维达尔:
预强调多样性深层神经分类器的实验。
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  - conf/esann/KarkkainenH16
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  - https://dblp.org/rec/conf/esann/KarkkainenH16
托米·卡卡宁,扬·哈宁宁:
深层网络预训练四层和六层结构的比较。
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  - conf/esann/ZiatCBD16
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  - https://dblp.org/rec/conf/esann/ZiatCBD16
阿里·齐亚特,加布里埃拉·康塔多,尼古拉斯·巴斯基蒂斯,卢多维克·德诺耶尔:
学习嵌入以完成和预测相关多元时间序列。
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  - conf/esann/脱脂DDW16
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乔纳斯·迪格雷夫,桑德·迪尔曼,乔尼·达姆布雷,弗朗西斯·威菲尔斯:
空间Chirp-Z变压器网络。

聚类和特征选择

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  - conf/esann/PhamLLT16公司
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东范,Trung乐,泰国Hoang Le,Dat Tran公司:
快速支持向量聚类。
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  - conf/esann/LangoneMJS16
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洛科·朗根,拉格文德拉购物中心,维伦·朱穆特,约翰·苏肯斯:
使用固定大小方法的快速内存频谱聚类。
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  - conf/esann/YeJS16
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叶秀才,开阳集,樱井忠雄（Tetsuya Sakurai）:
无监督特征选择的谱聚类和判别分析。
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  - conf/esann/HouthuysLS16
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林恩·霍瑟斯,洛科·朗根,约翰·苏肯斯:
使用基于核的方法和权重耦合从两个数据源进行聚类。
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  - conf/esann/2016年初
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阿布尔·哈希姆（Abul Hashem Beg）,Zahidul Islam女士:
用于聚类的具有新型交叉、选择和健康检查的遗传算法。
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  - conf/esann/ZhuMO16
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博珠,阿尔贝托·莫佐,布鲁诺·奥多兹戈蒂:
PSCEG：一种使用精确网格的无偏并行子空间聚类算法。
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  - conf/esann/HamalainenK16
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Joonas Hämäläinen公司,托米·卡卡宁:
使用分布式平衡折叠初始化大数据聚类。
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  - conf/esann/Siers016
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迈克尔·西尔斯,Md Zahidul伊斯兰:
RBClust：使用基于规则的分类的高质量特定类聚类。
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  - conf/esann/MesquitaGR16
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迭戈·P·梅斯基塔,乔·佩·戈麦斯,莱昂纳多·拉莫斯·罗德里格斯:
K-表示缺少属性的数据集：用观测值和估算值构建软约束。
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  - conf/esann/Prat-MasramonB16
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加布里埃尔·普拉特·马斯拉蒙,路易斯·贝兰奇:
实例和特征加权的k近邻算法。
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  - conf/esann/KarevanS16公司
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扎赫拉·卡雷文,约翰·苏肯斯:
黑箱天气预报的时空特征选择。
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  - conf/esann/OrdozgoitiCM16
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布鲁诺·奥多兹戈蒂,桑德拉·戈梅斯·卡纳瓦尔,阿尔贝托·莫佐:
大规模网络流量分析的并行无监督特征选择。

信息可视化和机器学习：技术、验证和集成

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  - conf/esann/FrenayD16
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贝诺？t弗莱奈,布鲁诺·杜马:
信息可视化和机器学习：特征、融合和视角。
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  - conf/esann/土耳其SLBD16
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卡加泰·图尔盖,艾丹·斯林斯比,凯萨·拉赫蒂宁,莎拉·巴特,杰森·戴克斯:
通过交互式可视化增强社会科学建模工作流。
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  - conf/esann/BieLSK16
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蒂杰尔·德比,杰弗里·利赫菲特,劳尔·桑托斯·罗德里格斯,博康:
信息性数据预测：框架和两个示例。
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  - conf/esann/SachaSZLWNK16
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多米尼克·萨查,迈克尔·塞德迈尔,张磊石（Leishi Zhang）,约翰·奥尔多·李,丹尼尔·韦斯科夫,斯蒂芬·C·诺斯,丹尼尔·A·凯姆:
通过交互式可视化实现以人为中心的机器学习：回顾和开放挑战。
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  - conf/esann/BlancoVV16
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伊格纳西奥·迪亚斯·布兰科,阿贝尔·阿尔贝托·库阿德拉多·维加（Abel Alberto Cuadrado Vega）,米歇尔·维尔莱森:
交互式降维的状态空间模型。
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  - conf/esann/BarronW16
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特雷弗·巴伦,马修·怀特黑德:
可视化堆叠自动编码器语言学习。
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  - conf/esann/RayarBBV16
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弗雷德里克·雷亚尔,萨宾·巴拉特,法塔马·布瓦利,吉尔斯·文丘里尼:
大型图像集合的增量层次索引和可视化。

机器人和强化学习

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弗兰西斯科·克鲁斯,德语Ignacio Parisi,斯特凡·维尔姆特:
使用关联神经架构学习上下文启示。
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马蒂厄·齐默尔,亚恩·博尼费斯,阿兰·杜特克:
神经拟合actor-critic。
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  - conf/esann/HermanGWSB16
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迈克尔·赫尔曼,托比亚斯·金德尔,约格·瓦格纳,费利克斯·施密特,沃尔夫拉姆·伯加德:
同时从嘈杂的专家演示中评估奖励和动态。
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  - conf/esann/PierezanFWRC16
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朱利亚诺·皮雷赞,罗伯托·萨内蒂·弗雷尔,卢卡斯·魏曼,吉尔伯托·雷诺索·梅萨,莱安德罗·多斯·桑托斯·科埃略:
基于植物行为的拟人机器人静态力能力的提高。
- 看法
  - 电子版@esann.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/esann/LaflaquiereOK16
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  - https://dblp.org/rec/conf/esann/LaflaquiereOK16
阿尔本·拉弗拉基埃,米夏·加西亚·奥尔蒂斯,艾哈迈德·法拉兹·汗:
通过感觉运动意外事件为视野体验奠定基础。
- 看法
  - 电子版@esann.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
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  - conf/esann/TweefelHW16
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  - https://dblp.org/rec/conf/esann/TweefelHW16
约翰内斯·特威费尔,泽维尔·希诺,斯特凡·维尔姆特:
使用回声状态网络的机器人指令语义角色标记。
- 看法
  - 电子版@esann.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
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  - conf/esann/MartinsGSW16
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菲利佩·马丁斯,马克·德·格罗特,谢里乌斯·斯托克尔,马可·维林:
搜救无人机着陆点的人类探测和分类。

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