Evaluate pseudo labeling and CNN for multi-variate time series classification in low-data regimes (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; SANTOS, DAVI PEREIRA DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-030-86383-8_10
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Computer Science
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12895, p. 126-137, 2021
- Conference titles: International Conference on Artificial Neural Networks - ICANN
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
IENCO, Dino e PEREIRA-SANTOS, Davi e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Evaluate pseudo labeling and CNN for multi-variate time series classification in low-data regimes. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86383-8_10. Acesso em: 11 fev. 2026. , 2021 -
APA
Ienco, D., Pereira-Santos, D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Evaluate pseudo labeling and CNN for multi-variate time series classification in low-data regimes. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-86383-8_10 -
NLM
Ienco D, Pereira-Santos D, Carvalho ACP de LF de. Evaluate pseudo labeling and CNN for multi-variate time series classification in low-data regimes [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 12895 126-137.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86383-8_10 -
Vancouver
Ienco D, Pereira-Santos D, Carvalho ACP de LF de. Evaluate pseudo labeling and CNN for multi-variate time series classification in low-data regimes [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 12895 126-137.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86383-8_10 - Nonparametric dimensionality reduction quality assessment based on sortedness of unrestricted neighborhood
- Seleção de características: abordagem via redes neurais aplicada à segmentação de imagens
- Seleção e controle do viés de aprendizado ativo
- Criteria for choosing the number of dimensions in a principal component analysis: an empirical assessment
- Gabinete pequeno é destaque de pc itautec
- New data strucutre and spanning forest operators for evolutionay algorithms
- Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms
- Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems
- Dimensionality reduction for the algorithm recommendation problem
- Making data stream classification tree-based ensembles lighter
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-86383-8_10 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3064248_postprint.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
