Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Deep learning has been found to be vulnerable to changes in the data distribution. This means that inputs that have an imperceptibly and immeasurably small difference from training data correspond to a completely different class label in deep learning. Thus an existing deep learning network like a Convolutional Neural Network (CNN) is vulnerable to adversarial examples. We design an adversarial learning...
Content-based image retrieval (CBIR) solutions with regular Euclidean metric usually cannot achieve satisfactory performance due to the semantic gap. Hence, relevance feedback has been adopted as a promising approach to improve the search performance. In this paper, we propose a novel idea of learning with historical relevance feedback log-data, and adopt a new methodology called "Collaborative...
System level power management must consider the uncertainty and variability that comes from the environment, the application and the hardware. A robust power management technique must be able to learn the optimal decision from past history and improve itself as the environment changes. This paper presents a novel online power management technique based on model-free constrained reinforcement learning...
In this paper, we study semisupervised linear dimensionality reduction. Beyond conventional supervised methods which merely consider labeled instances, the semisupervised scheme allows to leverage abundant and ample unlabeled instances into learning so as to achieve better generalization performance. Under semisupervised settings, our objective is to learn a smooth as well as discriminative subspace...
Information System is a kind of important form of knowledge representation system, and most of the existing incremental algorithm investigators focus on adding objects to IS. In this paper, the change laws of the core and the reductions with increasing any attributes to a information system are discussed based on the concepts defined, then the a single attribute incremental algorithm and the many...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.