纳雷什·曼瓦尼
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2020年–今天
2024 [公元29年] 纳伦德拉·巴布·昂南 , 克里希娜·雷迪·波莱帕利 , 阿米特·潘迪 , 纳雷什·曼瓦尼 :
基于单词嵌入的空间分布特性的文本表示模型。 COMAD/CODS公司 2024 : 603-604 [第23条] 达尔沙娜·萨拉瓦南 , 纳雷什·曼瓦尼 , 维尼特·甘地 :
SARI:基于简单平均和稳健识别的噪声部分标记学习。 CoRR公司 abs/2402.04835 ( 2024 ) 2023 [公元28年] 斯雷尼瓦桑·莫罕达斯 , 纳雷什·曼瓦尼 :
特征标准化和标准化(FNS):一种检测医学图像对抗性攻击的无监督方法。 ICAART(3) 2023 : 140-145 [公元27年] 纳雷什·曼瓦尼 , 穆迪特·阿加瓦尔 :
Delaytron:具有延迟Bandit反馈的多类分类器的高效学习。 国际JCNN 2023 : 1-10 [公元26年] 巴维亚·卡拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
CDAN:成本依赖型深度弃权网络。 价格(2) 2023 : 53-65 [公元25年] 斯列尼瓦桑·莫汉达斯 , 纳雷什·曼瓦尼 :
RPL-SVM:使SVM对缺失值和部分标签具有鲁棒性。 价格(3) 2023 : 384-395 [i22] 萨马莎·马赫什瓦拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
RoLNiP:使用噪声成对比较进行稳健学习。 CoRR公司 abs/2303.02341 ( 2023 ) 2022 [公元24年] Samantha S.马赫什瓦拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
RoLNiP:使用噪声成对比较进行稳健学习。 ACML公司 2022 : 706-721 【c23】 斯列尼瓦桑·莫汉达斯 , 纳雷什·曼瓦尼 , 杜尔加·普拉萨德·杜利普迪 :
动量迭代梯度符号方法的性能优于PGD攻击。 ICAART(3) 2022 : 913-916 [公元22年] 希马·帕特尔 , Shanmukha C.Guttula公司 , 鲁希·夏尔马·米塔尔 , 纳雷什·曼瓦尼 , 劳雷·贝蒂-埃奎尔 , 阿比吉特·马纳特卡 :
数据中心人工智能系统探索性数据分析、可视化和质量的进展。 KDD公司 2022 : 4814-4815 [c21] 穆迪特·阿加瓦尔 , 纳雷什·曼瓦尼 :
ALBIF:利用BandIt反馈进行主动学习。 PAKDD(3) 2022 : 353-364 [公元20年] 纳伦德拉·巴布·乌南 , P.Krishna Reddy先生 , 阿米特·潘迪 , 纳雷什·曼瓦尼 :
单词中心之旅:基于单词嵌入几何形状的单词权重方案。 SSDBM公司 2022 : 2:1-2:12 【i21】 纳雷什·曼瓦尼 , 穆迪特·阿加瓦尔 :
Delaytron:具有延迟Bandit反馈的多类分类器的高效学习。 CoRR公司 abs/2205.08234 ( 2022 ) 2021 [第19条] 马尼克·阿罗拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用部分标签的多类分类的精确被动攻击算法。 COMAD/CODS公司 2021 : 38-46 [第18条] 巴维亚·卡拉 , 赛克里希纳·蒙南吉 , 库沙尔·马蒙达尔 , 纳雷什·曼瓦尼 , Praveen Paruchuri公司 :
证券交易所恶意活动的合作监控。 PAKDD(研讨会) 2021 : 121-132 [第17条] 穆迪特·阿加瓦尔 , 纳雷什·曼瓦尼 :
噪声Bandit反馈下的多类分类器学习。 PAKDD(2) 2021 : 448-460 [第16条] 萨拉斯·西瓦普拉萨德 , 安库尔·辛格 , 纳雷什·曼瓦尼 , 维尼特·甘地 :
凸神经网络的奇异情况。 ECML/PKDD(1) 2021 : 738-754 [第15条] 高拉夫·巴特拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用稀释Bandit反馈进行多类分类。 价格(1) 2021 : 63-75 [第14条] 巴维亚·卡拉 , 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
RISAN:健壮的实例特定深度弃权网络。 阿拉伯联合酋长国 2021 : 1525-1534 [i20] 高拉夫·巴特拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用稀释强盗反馈进行多类分类。 CoRR公司 abs/2105.08093 ( 2021 ) [i19] 巴维亚·卡拉 , 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
RISAN:健壮的实例特定弃权网络。 CoRR公司 abs/2107.03090 ( 2021 ) 2020 [j6] 纳雷什·曼瓦尼 , 莫希特·钱德拉 :
使用区间标签的顺序回归的精确被动累进算法。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 31 ( 9 ) : 3259-3268 ( 2020 ) [第13条] 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
拒绝选项分类器的在线主动学习。 AAAI公司 2020 : 5652-5659 [c12] 马尼克·阿罗拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
基于Bandit反馈的多类分类的精确被动攻击算法。 ACML公司 2020 : 369-384 [第11条] 巴努·加格 , 纳雷什·曼瓦尼 :
标签噪声下的稳健深序数回归。 ACML公司 2020 : 782-796 [第10条] 希曼舒·库马尔 , 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
标签噪声下多标签分类器的鲁棒学习。 COMAD/CODS公司 2020 : 90-97 【c9】 拉贾什·巴塔查吉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用部分标签的多类联机分类算法。 PAKDD(1) 2020 : 249-260 [i18] 穆迪特·阿加瓦尔 , 纳雷什·曼瓦尼 :
噪声Bandit反馈下的多类分类器学习。 CoRR公司 abs/2006.03545 ( 2020 ) [i17] 萨拉斯·西瓦普拉萨德 , 纳雷什·曼瓦尼 , 维尼特·甘地 :
凸网络的奇异情形。 CoRR公司 abs/2006.05103 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c8】 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用连续线性规划的稀疏拒绝选项分类器。 AAAI公司 2019 : 4870-4877 【c7】 纳雷什·曼瓦尼 :
PRIL:使用间隔标签的感知器排名。 COMAD/CODS公司 2019 : 78-85 [i16] 库林·沙阿 , P.S.萨斯特里 , 纳雷什·曼瓦尼 :
优点:使用混合专家的多面体学习。 CoRR公司 abs/1904.09948 ( 2019 ) 【i15】 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
拒绝选项分类器的在线主动学习。 CoRR公司 abs/1906.06166 ( 2019 ) [第14条] 苏巴·雷迪·奥塔 , 纳雷什·曼瓦尼 , 拉朱·巴皮 :
ExpertoCoder:使用混合回归专家捕获大脑发散区域。 CoRR公司 abs/1909.12299 ( 2019 ) [i13] 巴努·加格 , 纳雷什·曼瓦尼 :
标签噪声下的稳健深序数回归。 CoRR公司 abs/1912.03488 ( 2019 ) [i12] 拉贾什·巴塔查吉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用部分标签的多类分类在线算法。 CoRR公司 腹肌/1912.11367 ( 2019 ) 2018 【c6】 苏巴·雷迪·奥塔 , 纳雷什·曼瓦尼 , 拉朱·巴皮 :
使用单词嵌入的语言编码进行fMRI语义类别解码。 图标(3) 2018 : 3-15 [i11] 纳雷什·曼瓦尼 :
PRIL:使用区间标记数据的感知器排名。 CoRR公司 abs/1802.03873 ( 2018 ) [i10] 库林·沙阿 , 纳雷什·曼瓦尼 :
使用连续线性规划的稀疏和稳健拒绝选项分类器。 CoRR公司 abs/1802.04235 ( 2018 ) [第九章] 苏巴·雷迪·奥塔 , 纳雷什·曼瓦尼 , 拉朱·巴皮 :
使用单词嵌入的语言编码的fMRI语义类别解码。 CoRR公司 abs/1806.05177 ( 2018 ) [i8] 纳雷什·曼瓦尼 , 莫希特·钱德拉 :
使用区间标签学习排名的精确被动攻击算法。 CoRR公司 abs/1808.06107 ( 2018 ) [i7] 苏巴·雷迪·奥塔 , 阿迪蒂亚·阿夫瓦鲁 , 纳雷什·曼瓦尼 , 拉朱·巴皮 :
fMRI编码中回归专家的混合。 CoRR公司 abs/1811.10740 ( 2018 ) 2017 【c5】 阿里特拉·戈什 , 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
标签噪声下决策树学习的鲁棒性研究。 PAKDD(1) 2017 : 685-697 2016 [i6] 阿里特拉·戈什 , 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
标签噪声下决策树学习的鲁棒性研究。 CoRR公司 abs/1605.06296 ( 2016 ) 2015 [j5] 阿里特拉·戈什 , 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
使风险最小化容忍标签噪声。 神经计算 160 : 93-107 ( 2015 ) 【j4】 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
K平面回归。 信息科学。 292 : 39-56 ( 2015 ) 【c4】 纳雷什·曼瓦尼 , 卡尔比特·德赛 , 萨南·萨西德哈兰 , 拉马苏布拉曼尼亚语Sundararajan :
基于双斜坡损失的拒绝选项分类器。 PAKDD(1) 2015 : 151-163 2014 [i5] 阿里特拉·戈什 , 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
使风险最小化容忍标签噪音。 CoRR公司 abs/1403.3610 ( 2014 ) 2013 [j3] 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
风险最小化下的噪声容限。 IEEE传输。 赛博。 43 ( 三 ) : 1146-1151 ( 2013 ) [i4] 纳雷什·曼瓦尼 , 卡尔比特·德赛 , 萨南·萨西德哈兰 , 拉马苏布拉曼尼亚语Sundararajan :
基于双斜坡损失的拒绝选项分类器。 CoRR公司 abs/1311.6556 ( 2013 ) 2012 [注2] 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
几何决策树。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 B部分 42 ( 1 ) : 181-192 ( 2012 ) [i3] 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
K平面回归。 CoRR公司 abs/1211.1513 ( 2012 ) 2011 [i2] 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
Polyceptron:一种多面体学习算法。 CoRR公司 腹肌/11071564 ( 2011 ) [i1] 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
风险最小化下的噪声容限。 CoRR公司 abs/1109.5231 ( 2011 ) 2010 [j1] P.S.萨斯特里 , G.D.纳根德拉 , 纳雷什·曼瓦尼 :
用于半空间抗噪声学习的连续动作学习自动机团队。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 B部分 40 ( 1 ) : 19-28 ( 2010 ) 【c3】 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
使用Logistic函数学习多面体分类器。 ACML公司 2010 : 17-30
2000 – 2009
2009 【c2】 纳雷什·曼瓦尼 , P.S.萨斯特里 :
一种学习斜决策树的几何算法。 PReMI公司 2009 : 25-31 2007 【c1】 纳雷什·曼瓦尼 , 苏曼·米特拉 , 曼朱纳特·乔希(Manjunath V.Joshi) :
使用分裂和合并EM算法的印度语言口语识别。 PReMI公司 2007 : 463-468