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Machine Learning and Knowledge Extraction
>2022年第3期
Machine Learning and Knowledge Extraction
中文名称:机器学习与知识提取
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出版周期:
-
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1.
Certifiable Unlearning Pipelines for Logistic Regression: An Experimental Study
作者:
Mahadevan Ananth
;
Mathioudakis Michael
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
machine unlearning;
pipelines;
logistic regression;
2.
Live Fish Species Classification in Underwater Images by Using Convolutional Neural Networks Based on Incremental Learning with Knowledge Distillation Loss
作者:
Ben Tamou Abdelouahid
;
Benzinou Abdesslam
;
Nasreddine Kamal
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
underwater image;
fish recognition;
deep learning;
convolutional neural network;
incremental learning;
knowledge distillation loss;
RECOGNITION;
3.
Input/Output Variables Selection in Data Envelopment Analysis: A Shannon Entropy Approach
作者:
Peykani Pejman
;
Esmaeili Fatemeh Sadat Seyed
;
Mirmozaffari MirpouyaJabbarzadeh ArminKhamechian Mohammad
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
data envelopment analysis;
Shannon entropy;
input/output selection;
discriminatory power;
stock market;
negative data;
DEA MODELS;
EFFICIENCY EVALUATION;
PORTFOLIO SELECTION;
GENERALIZED DEA;
PERFORMANCE;
INEFFICIENCIES;
BENCHMARKING;
INFORMATION;
MANAGEMENT;
CONTEXT;
4.
Deep Leaning Based Frequency-Aware Single Image Deraining by Extracting Knowledge from Rain and Background
作者:
He Yuhong
;
Zeng Tao
;
Xiong YeLi JialuWei Haoran
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
deep learning;
machine learning;
knowledge extraction;
single image deraining;
frequency aware;
discrete wavelet transform;
attention mechanism;
STREAKS REMOVAL;
5.
VLA-SMILES: Variable-Length-Array SMILES Descriptors in Neural Network-Based QSAR Modeling
作者:
Nazarova Antonina L.
;
Nakano Aiichiro
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
machine learning;
deep learning;
neural networks;
SMILES;
descriptors;
QSAR;
DRUG DISCOVERY;
RATIONAL SELECTION;
TEST SETS;
PREDICTION;
BEWARE;
CHEMBL;
6.
Real Quadratic-Form-Based Graph Pooling for Graph Neural Networks
作者:
Liu Youfa
;
Chen Guo
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
graph neural networks;
graph pooling;
quadratic form;
7.
Data Mining Algorithms for Operating Pressure Forecasting of Crude Oil Distribution Pipelines to Identify Potential Blockages
作者:
Santoso Agus
;
Wijaya Fransisco Danang
;
Setiawan Noor AkhmadWaluyo Joko
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
data mining;
pressure;
forecasting;
pipeline;
crude oil;
LSTM;
NARX;
WAX DEPOSITION;
PREDICTION;
MODEL;
8.
Investigating Machine Learning Applications in the Prediction of Occupational Injuries in South African National Parks
作者:
Chadyiwa Martha
;
Kagura Juliana
;
Stewart Aimee
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
machine learning;
prediction;
occupational injuries;
national parks;
9.
Do We Need a Specific Corpus and Multiple High-Performance GPUs for Training the BERT Model? An Experiment on COVID-19 Dataset
作者:
Nuntachit Nontakan
;
Sugunnasil Prompong
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
COVID-19;
CORD-19;
LitCovid;
BERT;
zero-shot learning;
classification;
unsupervised machine learning;
deep-learning;
BART;
RoBERTa;
SciBERT;
Natural Language Processing;
10.
Improving Deep Learning for Maritime Remote Sensing through Data Augmentation and Latent Space
作者:
Sobien Daniel
;
Higgins Erik
;
Krometis JustinKauffman JustinFreeman Laura
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
data augmentation;
dimensionality reduction;
latent space;
UMAP;
simulated data;
deep neural network;
synthetic aperture radar;
11.
Semantic Image Segmentation Using Scant Pixel Annotations
作者:
Chakravarthy Adithi D.
;
Abeyrathna Dilanga
;
Subramaniam MahadevanChundi ParvathiGadhamshetty Venkataramana
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
image processing;
image segmentation;
machine vision;
neural networks;
semi-supervised learning;
ALGORITHM;
12.
Factorizable Joint Shift in Multinomial Classification
作者:
Tasche Dirk
期刊名称:
《Machine Learning and Knowledge Extraction》
|
2022年第3期
关键词:
dataset shift;
factorizable joint shift;
multinomial classification;
covariate shift;
prior probability shift;
sample selection bias;
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