A Many-Objective Evolutionary Algorithm with Two Interacting Processes: Cascade Clustering and Reference Point Incremental Learning
Posted on30/01/2019
Les recherches ont montré des difficultés pour obtenir la proximité tout en maintenant la diversité pour résoudre des problèmes d’optimisation à objectifs... En savoir plus
RandomOut: Using a convolutional gradient norm to rescue convolutional filters
Posted on19/02/2016
Les filtres dans les réseaux de neurones convolutifs sont sensibles à leur initialisation. Les nombres aléatoires utilisés pour initialiser les filtres sont... En savoir plus
Recombinator Networks: Learning Coarse-to-Fine Feature Aggregation
Posted on23/11/2015
Les réseaux neuronaux profonds avec des couches alternées de convolution, de max-pooling et de décimation sont largement utilisés dans les architectures de... En savoir plus
Stochastic k-Neighborhood Selection for Supervised and Unsupervised Learning
Posted on23/06/2013
L’analyse par composantes de voisinage (ANC) est une méthode courante d’apprentissage d’une métrique de distance à utiliser dans un classifieur kNN (voisin... En savoir plus
The Toronto Paper Matching System: An automated paper-reviewer assignment system
Posted on23/06/2013
L’une des tâches les plus importantes des organisateurs de conférence est l’attribution des articles aux réviseurs. L’évaluation des articles par les examinateurs... En savoir plus
A Framework for Optimizing Paper Matching
Posted on23/07/2011
Au cœur de nombreuses conférences scientifiques se trouve le problème de la correspondance entre les articles soumis et les examinateurs appropriés. Arriver... En savoir plus