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1.Firms' knowledge profiles: Mapping patent data with unsupervised learning

作者：Arho Suominen^a ; ^b ; ^{arho.suominen@vtt.fi}Author Vitae ; Hannes Toivanen^a ; ^b ; ^c ; ^{hannes.toivanen@teqmine.com}Author Vitae ; Marko Seppä ; nen^d ; ^{marko.seppanen@tut.fi}Author Vitae

关键词：Technology management ; Patent analysis ; Unsupervised learning ; Topic modelling ; Telecommunication industry

刊名：Technological Forecasting and Social Change

出版年：2017

2.Generalized extreme learning machine autoencoder and a new deep neural network

作者：Kai Sun ^{kai.s@foxmail.com}Author Vitae ; Jiangshe Zhang ; ^{jszhang@mail.xjtu.edu.cn}Author Vitae ; Chunxia Zhang ^{cxzhang@mail.xjtu.edu.cn}Author Vitae ; Junying Hu ^{hujunyingmm@163.com}Author Vitae

关键词：Extreme learning machine ; Generalized extreme learning machine autoencoder ; Manifold regularization ; Deep neural network ; Multilayer generalized extreme learning machine autoencoder

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

3.View-Tolerant Face Recognition and Hebbian Learning Imply Mirror-Symmetric Neural Tuning to Head Orientation

作者：Joel Z. Leibo¹ ; ⁴ ; ^{jzleibo@mit.edu} ; Qianli Liao¹ ; Fabio Anselmi¹ ; ³ ; Winrich A. Freiwald¹ ; ² ; Tomaso Poggio¹

关键词：ventral stream ; face recognition ; face patches ; mirror symmetry ; Hebbian learning ; Oja&rsquo ; s rule ; invariance ; computational neuroscience ; unsupervised learning ; i-theory

刊名：Current Biology

出版年：2017

4.Joint predictive model and representation learning for visual domain adaptation

作者：Marzieh Gheisari ^{gheisari@ce.sharif.edu} ; Mahdieh Soleymani Baghshah ; ^{soleymani@sharif.edu}

关键词：Unsupervised domain adaptation ; Predictive function ; Shared subspace ; Representation learning ; Image classification

刊名：Engineering Applications of Artificial Intelligence

出版年：2017

5.Characterization of myocardial motion patterns by unsupervised multiple kernel learning

作者：Sergio Sanchez-Martinez ; ^a ; ^{sergio.sanchezm@upf.edu" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Nicolas Duchateau^c ; Tamas Erdei^d ; Alan G. Fraser^d ; Bart H. Bijnens^a ; ^b ; Gemma Piella^a

关键词：Myocardial motion ; Echocardiography ; Multiple kernel learning ; Pattern analysis

刊名：Medical Image Analysis

出版年：2017

6.Multi-channel multi-model feature learning for face recognition

作者：Melih S. Aslan ; ¹ ; ^{melih.aslan@wayne.edu} ; Zeyad Hailat¹ ; Tarik K. Alafif ; Xue-Wen Chen

关键词：Unsupervised learning ; Face recognition ; Autoencoder ; Sparse estimation ; ADMM

刊名：Pattern Recognition Letters

出版年：2017

7.Fuzziness based semi-supervised learning approach for intrusion detection system

作者：Rana Aamir Raza Ashfaq^a ; ^{aamir@szu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Xi-Zhao Wang ; ^a ; ^{xizhaowang@ieee.org" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; ^{xwang@szu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Joshua Zhexue Huang^a ; ^{zx.huang@szu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Haider Abbas^b ; ^{hsiddiqui@ksu.edu.sa" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Yu-Lin He^a ; ^{yulinhe@szu.edu.cn" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author}

关键词：Fuzziness ; Divide-and-conquer strategy ; Semi-supervised learning ; Intrusion detection ; Random weight neural network

刊名：Information Sciences

出版年：2017

8.Exploring trends of nonmedical use of prescription drugs and polydrug abuse in the Twittersphere using unsupervised machine learning

作者：Janani Kalyanam^a ; Takeo Katsuki^b ; Gert R.G. Lanckriet^a ; Tim K. Mackey^c ; ^d ; ^e ; ^{tmackey@ucsd.edu}

关键词：Nonmedical use of prescription drugs ; Prescription opioid abuse ; Digital surveillance ; Substance abuse ; Twitter ; Social media

刊名：Addictive Behaviors

出版年：2017

9.A hybrid-learning based broker model for strategic power trading in smart grid markets

作者：Xishun Wang ; ^{xw357@uowmail.edu.au} ; Minjie Zhang ^{minjie@uow.edu.au} ; Fenghui Ren ^{fren@uow.edu.au}

关键词：Smart grid market ; Broker model ; Data-driven ; Hybrid learning

刊名：Knowledge-Based Systems

出版年：2017

10.Why so GLUMM? Detecting depression clusters through graphing lifestyle-environs using machine-learning methods (GLUMM)

作者：J.F. Dipnall^a ; ^b ; ^{jdipnall@deakin.edu.au} ; J.A. Pasco^a ; ^c ; ^d ; ^e ; ¹ ; M. Berk^a ; ^e ; ^f ; ^g ; ^h ; ¹ ; L.J. Williams^a ; ¹ ; S. Dodd^a ; ^e ; ^f ; ¹ ; F.N. Jacka^a ; ^f ; ⁱ ; ^j ; ¹ ; D. Meyer^b ; ¹

关键词：Depression ; Psychiatry ; Machine learning ; Boosted regression ; Cluster ; Lifestyle

刊名：European Psychiatry

出版年：2017

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