Estimation of multidimensional item response theory models with correlated latent variables using variational autoencoders (2021)
- Authors:
- Autor USP: CÚRI, MARIANA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10994-021-06005-7
- Subjects: MÉTODO DE MONTE CARLO; REDES NEURAIS; TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM
- Keywords: Parameter estimation; Educational measurement
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Machine Learning
- ISSN: 0885-6125
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 110, p. 1463-1480, 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
CONVERSE, Geoffrey et al. Estimation of multidimensional item response theory models with correlated latent variables using variational autoencoders. Machine Learning, v. 110, p. 1463-1480, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-021-06005-7. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Converse, G., Cúri, M., Oliveira, S., & Templin, J. (2021). Estimation of multidimensional item response theory models with correlated latent variables using variational autoencoders. Machine Learning, 110, 1463-1480. doi:10.1007/s10994-021-06005-7 -
NLM
Converse G, Cúri M, Oliveira S, Templin J. Estimation of multidimensional item response theory models with correlated latent variables using variational autoencoders [Internet]. Machine Learning. 2021 ; 110 1463-1480.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-021-06005-7 -
Vancouver
Converse G, Cúri M, Oliveira S, Templin J. Estimation of multidimensional item response theory models with correlated latent variables using variational autoencoders [Internet]. Machine Learning. 2021 ; 110 1463-1480.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-021-06005-7 - Mood changes in the course of preparation for the Brazilian university admission exam: a longitudinal study
- Modeling accidental mistakes in multistage testing: a simulation study
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- Autoencoders for educational assessment
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s10994-021-06005-7 (Fonte: oaDOI API)
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