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J-GLOBAL ID:202002291548609248   整理番号:20A2046592

形状レットベースのマルチインスタンス学習のための理論とアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Theory and Algorithms for Shapelet-Based Multiple-Instance Learning
著者 (6件):
Suehiro Daiki
(Department of Advanced Information Technology, Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University, and RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Nishi-ku, Fukuoka, 8190395, Japan)
Hatano Kohei
(Faculty of Arts and Science, Kyushu University, and RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Nishi-ku, Fukuoka, 8190395, Japan)
Takimoto Eiji
(Department of Informatics, Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University, Nishi-ku, Fukuoka, 8190395, Japan)
Yamamoto Shuji
(Department of Mathematics, Keio University, and RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Minatokita-ku, Yokohama, 2238522, Japan)
Bannai Kenichi
(Department of Mathematics, Keio University, and RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Minatokita-ku, Yokohama, 2238522, Japan)
Takeda Akiko
(Department of Creative Informatics, University of Tokyo, and RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Bunkyo-ku, Tokyo, 1138656, Japan)

資料名:
Neural Computation  (Neural Computation)

巻: 32  号:ページ: 1580-1613  発行年: 2020年 
JST資料番号: W0257A  ISSN: 0899-7667  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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