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文献
J-GLOBAL ID：202202211683693877
整理番号：22A0771874
高速でロバストな特徴選択:オートエンコーダのためのエネルギー効率の良いスパーストレーニングの強度【JST・京大機械翻訳】
Quick and robust feature selection: the strength of energy-efficient sparse training for autoencoders
Atashgahi Zahra
(Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands)
,
Sokar Ghada
(Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
,
van der Lee Tim
(Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
,
Mocanu Elena
(Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands)
,
Mocanu Decebal Constantin
(Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands)
,
Mocanu Decebal Constantin
(Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
,
Veldhuis Raymond
(Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands)
,
Pechenizkiy Mykola
(Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
,
Pechenizkiy Mykola
(Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, Jyvaeskylae, Finland)
資料名：
Machine Learning
(Machine Learning)
巻： 111 号： 1 ページ： 377-414 発行年： 2022年
JST資料番号： W2199A ISSN： 0885-6125 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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