机译:从二进制反馈中进行高效的交互式多类学习
IDSIA, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence, USI-SUPSI, Manno-Lugano, Switzerland ,IDSIA, Galleria 2, Manno-Lugano 6928, Switzerland;
IDSIA, Galleria 2, Manno-Lugano 6928, Switzerland;
MLR Lab, University of Stuttgart, Germany;
IDSIA, Galleria 2, Manno-Lugano 6928, Switzerland;
IDSIA, Galleria 2, Manno-Lugano 6928, Switzerland;
IDSIA, Galleria 2, Manno-Lugano 6928, Switzerland;
Human-robot interaction; gesture recognition; online learning; active learning; contextual multiarmed bandit; upper confidence bound; partial feedback; exploration-exploitation; deep neural networks; convolutional neural networks;
机译:使用机器学习技术的二元和多标和组织病理学图像的分类
机译:使用Azure Machine学习的二元和多标准模型的性能分析
机译:从皮肤镜图像对黑素瘤厚度进行二元和多类分类的机器学习方法
机译:高置信度加权学习在二元反馈的多类预测中进行有效探索
机译:学习二进制代码表示形式,以实现高效有效的图像检索
机译:通过集成实例和基于模型的学习进行有效的特征选择和多类分类
机译:基于二进制反馈的高效交互式多类学习