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Classification in the Presence of Label Noise: A Survey
Classification in the Presence of Label Noise: A Survey
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Classification in the Presence of Label Noise: A Survey

Frenay, Benoit ; Verleysen, Michel

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-05, Vol.25 (5), p.845-869

New York, NY: IEEE

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2
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data
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Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data

Mahmud, Mufti ; Kaiser, Mohammed Shamim ; Hussain, Amir ; Vassanelli, Stefano

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-06, Vol.29 (6), p.2063-2079

United States: IEEE

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3
Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey
Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey
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Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey

Kiumarsi, Bahare ; Vamvoudakis, Kyriakos G. ; Modares, Hamidreza ; Lewis, Frank L.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-06, Vol.29 (6), p.2042-2062

United States: IEEE

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4
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

HILLAR, Christopher J ; LIM, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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5
Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning
Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning
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Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning

Peng, Shengliang ; Jiang, Hanyu ; Wang, Huaxia ; Alwageed, Hathal ; Zhou, Yu ; Sebdani, Marjan Mazrouei ; Yao, Yu-Dong

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2019-03, Vol.30 (3), p.718-727

United States: IEEE

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6
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
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On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures

Bianchini, Monica ; Scarselli, Franco

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-08, Vol.25 (8), p.1553-1565

New York, NY: IEEE

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7
Stability Analysis of the Modified Levenberg-Marquardt Algorithm for the Artificial Neural Network Training
Stability Analysis of the Modified Levenberg-Marquardt Algorithm for the Artificial Neural Network Training
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Stability Analysis of the Modified Levenberg-Marquardt Algorithm for the Artificial Neural Network Training

Rubio, Jose de Jesus

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-08, Vol.32 (8), p.3510-3524

Piscataway: IEEE

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8
An Introduction to Machine Learning
An Introduction to Machine Learning
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An Introduction to Machine Learning

Kubat, Miroslav

Netherlands: Springer Nature 2015

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9
An Uncertainty-Aware Transfer Learning-Based Framework for COVID-19 Diagnosis
An Uncertainty-Aware Transfer Learning-Based Framework for COVID-19 Diagnosis
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An Uncertainty-Aware Transfer Learning-Based Framework for COVID-19 Diagnosis

Shamsi, Afshar ; Asgharnezhad, Hamzeh ; Jokandan, Shirin Shamsi ; Khosravi, Abbas ; Kebria, Parham M. ; Nahavandi, Darius ; Nahavandi, Saeid ; Srinivasan, Dipti

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-04, Vol.32 (4), p.1408-1417

United States: IEEE

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10
Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture
Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture
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Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture

Chen, C. L. Philip ; Liu, Zhulin

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-01, Vol.29 (1), p.10-24

United States: IEEE

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