Masked autoencoder transformer for missing data imputation of PISA (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: CÚRI, MARIANA - ICMC ; FREIRE, GUILHERME MENDONÇA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-031-64315-6_33
- Subjects: TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM; PSICOMETRIA; REDES NEURAIS
- Keywords: Missing Data; Transformer Model; Variational Autoencoder
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Communications in Computer and Information Science - CCIS
- ISSN: 1865-0937
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 2150, p. 364-372, 2024
- Conference titles: International Conference on Artificial Intelligence in Education - AIED
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FREIRE, Guilherme Mendonça e CURI, Mariana. Masked autoencoder transformer for missing data imputation of PISA. Communications in Computer and Information Science - CCIS. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64315-6_33. Acesso em: 10 jan. 2026. , 2024 -
APA
Freire, G. M., & Curi, M. (2024). Masked autoencoder transformer for missing data imputation of PISA. Communications in Computer and Information Science - CCIS. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-64315-6_33 -
NLM
Freire GM, Curi M. Masked autoencoder transformer for missing data imputation of PISA [Internet]. Communications in Computer and Information Science - CCIS. 2024 ; 2150 364-372.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64315-6_33 -
Vancouver
Freire GM, Curi M. Masked autoencoder transformer for missing data imputation of PISA [Internet]. Communications in Computer and Information Science - CCIS. 2024 ; 2150 364-372.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64315-6_33 - Modelo Transformer Autoencoder Mascarado para Imputação de Dados Discretos para Questionários Psicométricos Educacionais
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-031-64315-6_33 (Fonte: oaDOI API)
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