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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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Subjective Logic: A Formalism for Reasoning under Uncertainty
Subjective Logic: A Formalism for Reasoning under Uncertainty
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Subjective Logic: A Formalism for Reasoning under Uncertainty

Jøsang, Audun

Cham: Springer International Publishing AG 2016

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Rethinking RGB-D Salient Object Detection: Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks
Rethinking RGB-D Salient Object Detection: Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks
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Rethinking RGB-D Salient Object Detection: Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks

Fan, Deng-Ping ; Lin, Zheng ; Zhang, Zhao ; Zhu, Menglong ; Cheng, Ming-Ming

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-05, Vol.32 (5), p.2075-2089

United States: IEEE

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Internal Feature Selection Method of CSP Based on L1-Norm and Dempster-Shafer Theory
Internal Feature Selection Method of CSP Based on L1-Norm and Dempster-Shafer Theory
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Internal Feature Selection Method of CSP Based on L1-Norm and Dempster-Shafer Theory

Jin, Jing ; Xiao, Ruocheng ; Daly, Ian ; Miao, Yangyang ; Wang, Xingyu ; Cichocki, Andrzej

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-11, Vol.32 (11), p.4814-4825

United States: IEEE

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A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications
A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications
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A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications

Ji, Shaoxiong ; Pan, Shirui ; Cambria, Erik ; Marttinen, Pekka ; Yu, Philip S.

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2022-02, Vol.33 (2), p.494-514

United States: IEEE

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Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning
Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning
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Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning

Yuan, Xiaoyong ; He, Pan ; Zhu, Qile ; Li, Xiaolin

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2019-09, Vol.30 (9), p.2805-2824

United States: IEEE

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Cost-Sensitive Learning of Deep Feature Representations From Imbalanced Data
Cost-Sensitive Learning of Deep Feature Representations From Imbalanced Data
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Cost-Sensitive Learning of Deep Feature Representations From Imbalanced Data

Khan, Salman H. ; Hayat, Munawar ; Bennamoun, Mohammed ; Sohel, Ferdous A. ; Togneri, Roberto

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-08, Vol.29 (8), p.3573-3587

United States: IEEE

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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks

Sakhavi, Siavash ; Guan, Cuntai ; Yan, Shuicheng

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-11, Vol.29 (11), p.5619-5629

United States: IEEE

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A survey of multimodal sentiment analysis
A survey of multimodal sentiment analysis
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A survey of multimodal sentiment analysis

Soleymani, Mohammad ; Garcia, David ; Jou, Brendan ; Schuller, Björn ; Chang, Shih-Fu ; Pantic, Maja

Image and vision computing, 2017-09, Vol.65, p.3-14 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Learning From Noisy Labels With Deep Neural Networks: A Survey
Learning From Noisy Labels With Deep Neural Networks: A Survey
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Learning From Noisy Labels With Deep Neural Networks: A Survey

Song, Hwanjun ; Kim, Minseok ; Park, Dongmin ; Shin, Yooju ; Lee, Jae-Gil

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2023-11, Vol.34 (11), p.8135-8153

United States: IEEE

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