Zeitschriftenartikel zum Thema „Classification based on generative models“
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Cazzanti, Luca, Maya R. Gupta und Anjali J. Koppal. „Generative models for similarity-based classification“. Pattern Recognition 41, Nr. 7 (Juli 2008): 2289–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2008.01.005.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Wei, Jun Fang, Ning Yang, Qi Li, Lin Hu, Lanbo Zhao und Jie Han. „AC-ModNet: Molecular Reverse Design Network Based on Attribute Classification“. International Journal of Molecular Sciences 25, Nr. 13 (25.06.2024): 6940. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25136940.
Der volle Inhalt der QuelleGopal, Narendra, und Sivakumar D. „DIMENSIONALITY REDUCTION BASED CLASSIFICATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DATASET GENERATION“. ICTACT Journal on Image and Video Processing 13, Nr. 01 (01.08.2022): 2786–90. http://dx.doi.org/10.21917/ijivp.2022.0396.
Der volle Inhalt der QuelleShastry, K. Aditya, B. A. Manjunatha, T. G. Mohan Kumar und D. U. Karthik. „Generative Adversarial Networks Based Scene Generation on Indian Driving Dataset“. Journal of ICT Research and Applications 17, Nr. 2 (31.08.2023): 181–200. http://dx.doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2023.17.2.4.
Der volle Inhalt der QuelleEkolle, Zie Eya, und Ryuji Kohno. „GenCo: A Generative Learning Model for Heterogeneous Text Classification Based on Collaborative Partial Classifications“. Applied Sciences 13, Nr. 14 (14.07.2023): 8211. http://dx.doi.org/10.3390/app13148211.
Der volle Inhalt der QuelleZhai, Junhai, Jiaxing Qi und Chu Shen. „Binary imbalanced data classification based on diversity oversampling by generative models“. Information Sciences 585 (März 2022): 313–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.058.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Eunbeen, Jaeuk Moon, Jonghwa Shim und Eenjun Hwang. „DualDiscWaveGAN-Based Data Augmentation Scheme for Animal Sound Classification“. Sensors 23, Nr. 4 (10.02.2023): 2024. http://dx.doi.org/10.3390/s23042024.
Der volle Inhalt der QuelleKannan, K. Gokul, und T. R. Ganesh Babu. „Semi Supervised Generative Adversarial Network for Automated Glaucoma Diagnosis with Stacked Discriminator Models“. Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, Nr. 5 (01.05.2021): 1334–40. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3787.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zirui. „Diffusion Models-based Data Augmentation for the Cell Cycle Phase Classification“. Journal of Physics: Conference Series 2580, Nr. 1 (01.09.2023): 012001. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2580/1/012001.
Der volle Inhalt der QuelleBhavani, N. Sree, G. Narendra Babu Reddy, Y. Sravani Devi, M. Bhavani, P. Chandana Reddy und V. Abhignya Reddy. „Generative Data Augmentation and ARMD Classification“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 6 (30.06.2023): 3662–67. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.54178.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Chuantao, Xuexin Yang und Linkai Ding. „Imbalanced sentiment classification based on sequence generative adversarial nets“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 39, Nr. 5 (19.11.2020): 7909–19. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-201370.
Der volle Inhalt der QuelleHassani, Hossein, Roozbeh Razavi-Far, Mehrdad Saif und Vasile Palade. „Generative Adversarial Network-Based Scheme for Diagnosing Faults in Cyber-Physical Power Systems“. Sensors 21, Nr. 15 (30.07.2021): 5173. http://dx.doi.org/10.3390/s21155173.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Zhiyi, Lei Shi, Wei Wang und Shaozhang Niu. „Facial Pose and Expression Transfer Based on Classification Features“. Electronics 12, Nr. 8 (07.04.2023): 1756. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12081756.
Der volle Inhalt der QuelleWon, K. J., C. Saunders und A. Prügel-Bennett. „Evolving Fisher Kernels for Biological Sequence Classification“. Evolutionary Computation 21, Nr. 1 (März 2013): 83–105. http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00065.
Der volle Inhalt der QuelleMiller, David J., Jayaram Raghuram, George Kesidis und Christopher M. Collins. „Improved Generative Semisupervised Learning Based on Finely Grained Component-Conditional Class Labeling“. Neural Computation 24, Nr. 7 (Juli 2012): 1926–66. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00284.
Der volle Inhalt der QuelleBandi, Ajay, Pydi Venkata Satya Ramesh Adapa und Yudu Eswar Vinay Pratap Kumar Kuchi. „The Power of Generative AI: A Review of Requirements, Models, Input–Output Formats, Evaluation Metrics, and Challenges“. Future Internet 15, Nr. 8 (31.07.2023): 260. http://dx.doi.org/10.3390/fi15080260.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Kun, Wenyong Wang, Teng Hu und Kai Deng. „Time Series Forecasting and Classification Models Based on Recurrent with Attention Mechanism and Generative Adversarial Networks“. Sensors 20, Nr. 24 (16.12.2020): 7211. http://dx.doi.org/10.3390/s20247211.
Der volle Inhalt der QuelleLv, Yancheng, Lin Lin, Jie Liu, Hao Guo und Changsheng Tong. „Research on Imbalanced Data Classification Based on Classroom-Like Generative Adversarial Networks“. Neural Computation 34, Nr. 4 (23.03.2022): 1045–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01470.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xia, und Mingyu Ma. „Research on sEMG Feature Generation and Classification Performance Based on EBGAN“. Electronics 12, Nr. 4 (20.02.2023): 1040. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12041040.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bohan, Xiao Xu, Xinghao Wang, Yutai Hou, Yunlong Feng, Feng Wang, Xuanliang Zhang, Qingfu Zhu und Wanxiang Che. „Semantic-Guided Generative Image Augmentation Method with Diffusion Models for Image Classification“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 4 (24.03.2024): 3018–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28084.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Zhaohui, Lijun Yang, Ligong Chen, Qiuwen Liu, Ying Meng, Pengwei Wang und Maozhen Li. „A generative adversarial network–based method for generating negative financial samples“. International Journal of Distributed Sensor Networks 16, Nr. 2 (Februar 2020): 155014772090705. http://dx.doi.org/10.1177/1550147720907053.
Der volle Inhalt der QuelleSheeny, Marcel, Andrew Wallace und Sen Wang. „RADIO: Parameterized Generative Radar Data Augmentation for Small Datasets“. Applied Sciences 10, Nr. 11 (02.06.2020): 3861. http://dx.doi.org/10.3390/app10113861.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Dan, Xiaofang Wu, Zhijin Wen, Yue Xu und Zhengchao Chen. „Few-shot SAR vehicle target augmentation based on generative adversarial networks“. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences X-1-2024 (09.05.2024): 83–90. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-1-2024-83-2024.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Donghoun. „Driving Safety Area Classification for Automated Vehicles Based on Data Augmentation Using Generative Models“. Sustainability 16, Nr. 11 (21.05.2024): 4337. http://dx.doi.org/10.3390/su16114337.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Jheng-Long, und Shuoyen Huang. „Application of Generative Adversarial Networks and Shapley Algorithm Based on Easy Data Augmentation for Imbalanced Text Data“. Applied Sciences 12, Nr. 21 (29.10.2022): 10964. http://dx.doi.org/10.3390/app122110964.
Der volle Inhalt der QuelleŠkorić, Mihailo, Miloš Utvić und Ranka Stanković. „Transformer-Based Composite Language Models for Text Evaluation and Classification“. Mathematics 11, Nr. 22 (16.11.2023): 4660. http://dx.doi.org/10.3390/math11224660.
Der volle Inhalt der QuelleJie, Zhideng, Hong Zhang, Kaixuan Li, Xiao Xie und Aopu Shi. „Image Enhancement of Steel Plate Defects Based on Generative Adversarial Networks“. Electronics 13, Nr. 11 (22.05.2024): 2013. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13112013.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yushi, Lingbo Huang, Lin Zhu, Naoto Yokoya und Xiuping Jia. „Fine-Grained Classification of Hyperspectral Imagery Based on Deep Learning“. Remote Sensing 11, Nr. 22 (18.11.2019): 2690. http://dx.doi.org/10.3390/rs11222690.
Der volle Inhalt der QuelleChatterjee, Kalyan, M. Raju, N. Selvamuthukumaran, M. Pramod, B. Krishna Kumar, Anjan Bandyopadhyay und Saurav Mallik. „HaCk: Hand Gesture Classification Using a Convolutional Neural Network and Generative Adversarial Network-Based Data Generation Model“. Information 15, Nr. 2 (04.02.2024): 85. http://dx.doi.org/10.3390/info15020085.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yuanming, Bonhwa Ku, Shou Zhang, Jae-Kwang Ahn und Hanseok Ko. „Seismic Data Augmentation Based on Conditional Generative Adversarial Networks“. Sensors 20, Nr. 23 (30.11.2020): 6850. http://dx.doi.org/10.3390/s20236850.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Kun, Xiaolin Ning und Sidong Liu. „Medical Image Classification Based on Semi-Supervised Generative Adversarial Network and Pseudo-Labelling“. Sensors 22, Nr. 24 (17.12.2022): 9967. http://dx.doi.org/10.3390/s22249967.
Der volle Inhalt der QuelleShaik, Abdul Lateef Haroon Phulara, Monica Komala Manoharan, Alok Kumar Pani, Raji Reddy Avala und Chien-Ming Chen. „Gaussian Mutation–Spider Monkey Optimization (GM-SMO) Model for Remote Sensing Scene Classification“. Remote Sensing 14, Nr. 24 (11.12.2022): 6279. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246279.
Der volle Inhalt der QuelleMounica, Mrs K. V. S. „GAN Based Multi-Class Skin Disease Classification: Deep Learning Approach“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 137–42. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.61366.
Der volle Inhalt der QuelleAlhumaid, Mohammad, und Ayman G. Fayoumi. „Transfer Learning-Based Classification of Maxillary Sinus Using Generative Adversarial Networks“. Applied Sciences 14, Nr. 7 (06.04.2024): 3083. http://dx.doi.org/10.3390/app14073083.
Der volle Inhalt der QuelleSchaudt, Daniel, Christian Späte, Reinhold von Schwerin, Manfred Reichert, Marianne von Schwerin, Meinrad Beer und Christopher Kloth. „A Critical Assessment of Generative Models for Synthetic Data Augmentation on Limited Pneumonia X-ray Data“. Bioengineering 10, Nr. 12 (14.12.2023): 1421. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121421.
Der volle Inhalt der QuelleElzobi, Moftah, und Ayoub Al-Hamadi. „Generative vs. Discriminative Recognition Models for Off-Line Arabic Handwriting“. Sensors 18, Nr. 9 (24.08.2018): 2786. http://dx.doi.org/10.3390/s18092786.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Junghyuk, Jun-Hyuk Kim und Jong-Seok Lee. „Demystifying Randomly Initialized Networks for Evaluating Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 7 (26.06.2023): 8482–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26022.
Der volle Inhalt der QuelleAbedi, Masoud, Lars Hempel, Sina Sadeghi und Toralf Kirsten. „GAN-Based Approaches for Generating Structured Data in the Medical Domain“. Applied Sciences 12, Nr. 14 (13.07.2022): 7075. http://dx.doi.org/10.3390/app12147075.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Yuyang, Xiaoyu Guo, Xuyang Zhong und Zhihong Yang. „A Few-Shot Learning-Based EEG and Stage Transition Sequence Generator for Improving Sleep Staging Performance“. Biomedicines 10, Nr. 12 (22.11.2022): 3006. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10123006.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Ruoxi. „Expansion of the CT-scans image set based on the pretrained DCGAN for improving the performance of the CNN“. Journal of Physics: Conference Series 2646, Nr. 1 (01.12.2023): 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2646/1/012015.
Der volle Inhalt der QuelleDivyanth, L. G., D. S. Guru, Peeyush Soni, Rajendra Machavaram, Mohammad Nadimi und Jitendra Paliwal. „Image-to-Image Translation-Based Data Augmentation for Improving Crop/Weed Classification Models for Precision Agriculture Applications“. Algorithms 15, Nr. 11 (30.10.2022): 401. http://dx.doi.org/10.3390/a15110401.
Der volle Inhalt der QuelleHsieh, Chen-Chiung, Ti-Yun Hsu und Wei-Hsin Huang. „An Online Rail Track Fastener Classification System Based on YOLO Models“. Sensors 22, Nr. 24 (17.12.2022): 9970. http://dx.doi.org/10.3390/s22249970.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ziyue, und Junjun Guo. „Self-adaptive attention fusion for multimodal aspect-based sentiment analysis“. Mathematical Biosciences and Engineering 21, Nr. 1 (2023): 1305–20. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2024056.
Der volle Inhalt der QuelleAlrashedy, Halima Hamid N., Atheer Fahad Almansour, Dina M. Ibrahim und Mohammad Ali A. Hammoudeh. „BrainGAN: Brain MRI Image Generation and Classification Framework Using GAN Architectures and CNN Models“. Sensors 22, Nr. 11 (06.06.2022): 4297. http://dx.doi.org/10.3390/s22114297.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Yang, Wen Bo Huang, Yun Ji Wang und Na Li. „Image Labeling Model Based on Conditional Random Fields“. Advanced Materials Research 756-759 (September 2013): 3869–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.3869.
Der volle Inhalt der QuelleAlhoraibi, Lamia, Daniyal Alghazzawi und Reemah Alhebshi. „Generative Adversarial Network-Based Data Augmentation for Enhancing Wireless Physical Layer Authentication“. Sensors 24, Nr. 2 (19.01.2024): 641. http://dx.doi.org/10.3390/s24020641.
Der volle Inhalt der QuelleBoone, Kyle. „ParSNIP: Generative Models of Transient Light Curves with Physics-enabled Deep Learning“. Astronomical Journal 162, Nr. 6 (01.12.2021): 275. http://dx.doi.org/10.3847/1538-3881/ac2a2d.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Guan, Chao Li, Xiaojun Liu und Guangyou Fang. „A THz Passive Image Generation Method Based on Generative Adversarial Networks“. Applied Sciences 12, Nr. 4 (14.02.2022): 1976. http://dx.doi.org/10.3390/app12041976.
Der volle Inhalt der QuelleGaspar, Héléna A., Gilles Marcou, Dragos Horvath, Alban Arault, Sylvain Lozano, Philippe Vayer und Alexandre Varnek. „Generative Topographic Mapping-Based Classification Models and Their Applicability Domain: Application to the Biopharmaceutics Drug Disposition Classification System (BDDCS)“. Journal of Chemical Information and Modeling 53, Nr. 12 (09.12.2013): 3318–25. http://dx.doi.org/10.1021/ci400423c.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Zhengdong, Todd K. Leen und Jeffrey Kaye. „Kernels for Longitudinal Data with Variable Sequence Length and Sampling Intervals“. Neural Computation 23, Nr. 9 (September 2011): 2390–420. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00164.
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