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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

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Revue
Sujet
Neural Networks and Applications
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 372 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 7 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 372 des 2 372 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Reversible Recurrent Neural Networks
Matthew Mackay, Paul Vicol, Jimmy Ba, Roger Grosse
2018· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning with hidden variables
Yasser Roudi, Graham W. Taylor
2015· review· en· Current Opinion in Neurobiology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Archimedean-Compensatory Fuzzy Logic Systems
Rafael Alejandro Espín Andrade, Erick González Caballero, Witold Pedrycz, Eduardo René Fernández González
2015· article· en· International Journal of Computational Intelligence Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Neural-network quantum states
2025· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Machine learning for neuroscience
Geoffrey E. Hinton
2011· article· en· Neural Systems & Circuits· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
afffundnon étiqueté
Pattern classification by assembling small neural networks
Liang Chen
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
20
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Predicting shifts in generalization gradients with perceptrons
Matthew G. Wisniewski, Milen L. Radell, Lauren M. Guillette, Christopher B. Sturdy, Eduardo Mercado
2011· article· en· Learning & Behavior· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Attentional Alignment Networks.
Lei Yue, Xin Miao, Pengbo Wang, Baochang Zhang, Xiantong Zhen, Xianbin Cao
2018· article· en· British Machine Vision Conference· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Introduction to artificial neural networks (ANN)
Ahmed Fawzy Gad, Fatima Ezzahra Jarmouni
2021· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Factors of overtraining with fuzzy ARTMAP neural networks
Philippe Henniges, Éric Granger, Robert Sabourin
2006· article· en· Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Hyperbolic tangent passive resistive-type neuron
Jafar Shamsi, Amirali Amirsoleimani, Sattar Mirzakuchaki, Arash Ahmade, Shahpour Alirezaee, Majid Ahmadi
2015· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
afffundnon étiqueté
Arithmetic for digital neural networks
David Zhang, G.A. Jullien, William C. Miller, Earl E. Swartzlander
2002· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Mean-Field Networks
Yujia Li, Richard S. Zemel
2014· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Deep Learning Vector Quantization.
Harm de Vries, Roland Memisevic, Aaron Courville
2016· article· en· The European Symposium on Artificial Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
afffundnon étiqueté
zkDL: Efficient Zero-Knowledge Proofs of Deep Learning Training
Haochen Sun, Tonghe Bai, J. Li, Change Institutions to: University of Waterloo
2024· article· en· IEEE Transactions on Information Forensics and Security· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
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