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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.

Terme de recherche
Période
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Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Domain Adaptation and Few-Shot Learning
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.

705 résultats · 1 filtre actif ·
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
705 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 15

Les étiquettes couvrent 0 des 705 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 705 des 705 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
A survey on semi-supervised learning
2019· article· en· Machine Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
2 562
citations
affnon étiqueté
Optimization as a Model for Few-Shot Learning
2017· article· en· International Conference on Learning Representations· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
2 447
citations
affnon étiqueté
Deep learning for AI
2021· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
627
citations
affnon étiqueté
A Review of Generalized Zero-Shot Learning Methods
2022· review· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
396
citations
afffundnon étiqueté
Domain Adaptation With Neural Embedding Matching
2019· article· en· IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
180
citations
affnon étiqueté
Ranking Distillation
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
165
citations
affnon étiqueté
k-Sparse Autoencoders
2013· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
148
citations
affnon étiqueté
Unsupervised Learning via Meta-Learning
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
129
citations
fundno affnon étiqueté
When Does Contrastive Visual Representation Learning Work?
2022· article· en· 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
98
citations
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