Zeitschriftenartikel zum Thema „Deep Generatve Models“
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Mehmood, Rayeesa, Rumaan Bashir und Kaiser J. Giri. „Deep Generative Models: A Review“. Indian Journal Of Science And Technology 16, Nr. 7 (21.02.2023): 460–67. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i7.2296.
Der volle Inhalt der QuelleRagoza, Matthew, Tomohide Masuda und David Ryan Koes. „Generating 3D molecules conditional on receptor binding sites with deep generative models“. Chemical Science 13, Nr. 9 (2022): 2701–13. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc05976a.
Der volle Inhalt der QuelleSalakhutdinov, Ruslan. „Learning Deep Generative Models“. Annual Review of Statistics and Its Application 2, Nr. 1 (10.04.2015): 361–85. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-statistics-010814-020120.
Der volle Inhalt der QuellePartaourides, Harris, und Sotirios P. Chatzis. „Asymmetric deep generative models“. Neurocomputing 241 (Juni 2017): 90–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.028.
Der volle Inhalt der QuelleChangsheng Du, Changsheng Du, Yong Li Changsheng Du und Ming Wen Yong Li. „G-DCS: GCN-Based Deep Code Summary Generation Model“. 網際網路技術學刊 24, Nr. 4 (Juli 2023): 965–73. http://dx.doi.org/10.53106/160792642023072404014.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Han. „Face image generation and feature visualization using deep convolutional generative adversarial networks“. Journal of Physics: Conference Series 2634, Nr. 1 (01.11.2023): 012041. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2634/1/012041.
Der volle Inhalt der QuelleBerrahal, Mohammed, Mohammed Boukabous, Mimoun Yandouzi, Mounir Grari und Idriss Idrissi. „Investigating the effectiveness of deep learning approaches for deep fake detection“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, Nr. 6 (01.12.2023): 3853–60. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i6.6221.
Der volle Inhalt der QuelleChe, Tong, Xiaofeng Liu, Site Li, Yubin Ge, Ruixiang Zhang, Caiming Xiong und Yoshua Bengio. „Deep Verifier Networks: Verification of Deep Discriminative Models with Deep Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 8 (18.05.2021): 7002–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16862.
Der volle Inhalt der QuelleScurto, Hugo, Thomas Similowski, Samuel Bianchini und Baptiste Caramiaux. „Probing Respiratory Care With Generative Deep Learning“. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 7, CSCW2 (28.09.2023): 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3610099.
Der volle Inhalt der QuellePrakash Patil, Et al. „GAN-Enhanced Medical Image Synthesis: Augmenting CXR Data for Disease Diagnosis and Improving Deep Learning Performance“. Journal of Electrical Systems 19, Nr. 3 (25.01.2024): 53–61. http://dx.doi.org/10.52783/jes.651.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Bo, Guyue Hu und Shan Yu. „DeepCollaboration: Collaborative Generative and Discriminative Models for Class Incremental Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1175–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16204.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Shi-Ping, Xin-Yu Yang und Yi Zhao. „Molecular Conditional Generation and Property Analysis of Non-Fullerene Acceptors with Deep Learning“. International Journal of Molecular Sciences 22, Nr. 16 (23.08.2021): 9099. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22169099.
Der volle Inhalt der QuelleZeng, Jinshan, Qi Chen, Yunxin Liu, Mingwen Wang und Yuan Yao. „StrokeGAN: Reducing Mode Collapse in Chinese Font Generation via Stroke Encoding“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 4 (18.05.2021): 3270–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16438.
Der volle Inhalt der QuelleQiang, Zhenping, Libo He, Qinghui Zhang und Junqiu Li. „Face Inpainting with Deep Generative Models“. International Journal of Computational Intelligence Systems 12, Nr. 2 (2019): 1232. http://dx.doi.org/10.2991/ijcis.d.191016.003.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Fang, Jiangshe Zhang, Junying Hu und Rongrong Fei. „Discriminative multi-modal deep generative models“. Knowledge-Based Systems 173 (Juni 2019): 74–82. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.02.023.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Jungang, Hui Li und Shilong Zhou. „An Overview of Deep Generative Models“. IETE Technical Review 32, Nr. 2 (20.12.2014): 131–39. http://dx.doi.org/10.1080/02564602.2014.987328.
Der volle Inhalt der QuelleJørgensen, Peter B., Mikkel N. Schmidt und Ole Winther. „Deep Generative Models for Molecular Science“. Molecular Informatics 37, Nr. 1-2 (Januar 2018): 1700133. http://dx.doi.org/10.1002/minf.201700133.
Der volle Inhalt der QuelleAhmad, Bilal, Jun Sun, Qi You, Vasile Palade und Zhongjie Mao. „Brain Tumor Classification Using a Combination of Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks“. Biomedicines 10, Nr. 2 (21.01.2022): 223. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10020223.
Der volle Inhalt der QuelleAndreu, Sergi, und Monica Villanueva Aylagas. „Neural Synthesis of Sound Effects Using Flow-Based Deep Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 18, Nr. 1 (11.10.2022): 2–9. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21941.
Der volle Inhalt der QuelleKarimi, Mostafa, Arman Hasanzadeh und Yang Shen. „Network-principled deep generative models for designing drug combinations as graph sets“. Bioinformatics 36, Supplement_1 (01.07.2020): i445—i454. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa317.
Der volle Inhalt der QuelleHawkins-Hooker, Alex, Florence Depardieu, Sebastien Baur, Guillaume Couairon, Arthur Chen und David Bikard. „Generating functional protein variants with variational autoencoders“. PLOS Computational Biology 17, Nr. 2 (26.02.2021): e1008736. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008736.
Der volle Inhalt der QuelleHess, Moritz, Maren Hackenberg und Harald Binder. „Exploring generative deep learning for omics data using log-linear models“. Bioinformatics 36, Nr. 20 (01.08.2020): 5045–53. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa623.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Keke, Jianpeng Wu, Weilong Peng, Yawen Shi, Peng Song, Zhaoquan Gu, Zhihong Tian und Wenping Wang. „Deep Manifold Attack on Point Clouds via Parameter Plane Stretching“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 2 (26.06.2023): 2420–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25338.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Yu, Shuai Li, Xin Wen und Jing Xu. „A High-Quality Sample Generation Method for Improving Steel Surface Defect Inspection“. Sensors 24, Nr. 8 (20.04.2024): 2642. http://dx.doi.org/10.3390/s24082642.
Der volle Inhalt der QuelleSamanta, Bidisha, Abir DE, Gourhari Jana, Pratim Kumar Chattaraj, Niloy Ganguly und Manuel Gomez Rodriguez. „NeVAE: A Deep Generative Model for Molecular Graphs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 1110–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011110.
Der volle Inhalt der QuelleYue, Yunpeng, Hai Liu, Xu Meng, Yinguang Li und Yanliang Du. „Generation of High-Precision Ground Penetrating Radar Images Using Improved Least Square Generative Adversarial Networks“. Remote Sensing 13, Nr. 22 (15.11.2021): 4590. http://dx.doi.org/10.3390/rs13224590.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Junpeng, Lei Luo, Kun Xiao, Xiyu Fang und Yun Li. „Generate qualified adversarial attacks and foster enhanced models based on generative adversarial networks“. Intelligent Data Analysis 26, Nr. 5 (05.09.2022): 1359–77. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216134.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yukai. „Data augmentation-based enhanced fingerprint recognition using deep convolutional generative adversarial network and diffusion models“. Applied and Computational Engineering 52, Nr. 1 (27.03.2024): 8–13. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241115.
Der volle Inhalt der QuelleLanusse, François, Rachel Mandelbaum, Siamak Ravanbakhsh, Chun-Liang Li, Peter Freeman und Barnabás Póczos. „Deep generative models for galaxy image simulations“. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 504, Nr. 4 (04.05.2021): 5543–55. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stab1214.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Zachary, Kadina E. Johnston, Frances H. Arnold und Kevin K. Yang. „Protein sequence design with deep generative models“. Current Opinion in Chemical Biology 65 (Dezember 2021): 18–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.cbpa.2021.04.004.
Der volle Inhalt der QuelleSensoy, Murat, Lance Kaplan, Federico Cerutti und Maryam Saleki. „Uncertainty-Aware Deep Classifiers Using Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 5620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6015.
Der volle Inhalt der QuelleBejarano, Gissella, David DeFazio und Arti Ramesh. „Deep Latent Generative Models for Energy Disaggregation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 850–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301850.
Der volle Inhalt der QuelleKalibhat, Neha Mukund, Yogesh Balaji und Soheil Feizi. „Winning Lottery Tickets in Deep Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 8038–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16980.
Der volle Inhalt der QuelleOjeda, Cesar, Kostadin Cvejoski, Bodgan Georgiev, Christian Bauckhage, Jannis Schuecker und Ramses J. Sanchez. „Learning Deep Generative Models for Queuing Systems“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 10 (18.05.2021): 9214–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17112.
Der volle Inhalt der QuelleBerns, Sebastian. „Increasing the Diversity of Deep Generative Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 12870–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21572.
Der volle Inhalt der QuelleSuzuki, Masahiro, und Yutaka Matsuo. „A survey of multimodal deep generative models“. Advanced Robotics 36, Nr. 5-6 (21.02.2022): 261–78. http://dx.doi.org/10.1080/01691864.2022.2035253.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Seokho, und Kyunghyun Cho. „Conditional Molecular Design with Deep Generative Models“. Journal of Chemical Information and Modeling 59, Nr. 1 (17.07.2018): 43–52. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00263.
Der volle Inhalt der QuelleImrie, Fergus, Anthony R. Bradley, Mihaela van der Schaar und Charlotte M. Deane. „Deep Generative Models for 3D Linker Design“. Journal of Chemical Information and Modeling 60, Nr. 4 (20.03.2020): 1983–95. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.9b01120.
Der volle Inhalt der QuelleBesedin, Andrey, Pierre Blanchart, Michel Crucianu und Marin Ferecatu. „Deep online classification using pseudo-generative models“. Computer Vision and Image Understanding 201 (Dezember 2020): 103048. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2020.103048.
Der volle Inhalt der QuelleBaillif, Benoit, Jason Cole, Patrick McCabe und Andreas Bender. „Deep generative models for 3D molecular structure“. Current Opinion in Structural Biology 80 (Juni 2023): 102566. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbi.2023.102566.
Der volle Inhalt der QuelleBehnia, Farnaz, Dominik Karbowski und Vadim Sokolov. „Deep generative models for vehicle speed trajectories“. Applied Stochastic Models in Business and Industry 39, Nr. 5 (September 2023): 701–19. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2816.
Der volle Inhalt der QuelleJung, Steffen, und Margret Keuper. „Spectral Distribution Aware Image Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1734–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16267.
Der volle Inhalt der QuelleBazarbaev, Manas, Tserenpurev Chuluunsaikhan, Hyoseok Oh, Ga-Ae Ryu, Aziz Nasridinov und Kwan-Hee Yoo. „Generation of Time-Series Working Patterns for Manufacturing High-Quality Products through Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network“. Sensors 22, Nr. 1 (22.12.2021): 29. http://dx.doi.org/10.3390/s22010029.
Der volle Inhalt der QuelleNye, Logan, Hamid Ghaednia und Joseph H. Schwab. „Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model.“ Journal of Clinical Oncology 41, Nr. 16_suppl (01.06.2023): e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Chuan, und Lei Zhang. „Adversarial Attack for SAR Target Recognition Based on UNet-Generative Adversarial Network“. Remote Sensing 13, Nr. 21 (29.10.2021): 4358. http://dx.doi.org/10.3390/rs13214358.
Der volle Inhalt der QuelleRojas-Campos, Adrian, Michael Langguth, Martin Wittenbrink und Gordon Pipa. „Deep learning models for generation of precipitation maps based on numerical weather prediction“. Geoscientific Model Development 16, Nr. 5 (08.03.2023): 1467–80. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-1467-2023.
Der volle Inhalt der QuelleShchetinin, Eugene Yu. „COMPUTER ALGORITHMS FOR SYNTHETIC IMAGES MODELLING BASED ON DIFFUSION MODELS“. SOFT MEASUREMENTS AND COMPUTING 11/2, Nr. 72 (2023): 48–58. http://dx.doi.org/10.36871/2618-9976.2023.11-2.005.
Der volle Inhalt der QuelleNaman and Sudha Narang, Chaudhary Sarimurrab, Ankita Kesari. „Human Face Generation using Deep Convolution Generative Adversarial Network“. January 2021 7, Nr. 01 (29.01.2021): 114–20. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst070127.
Der volle Inhalt der QuelleAkande, Timileyin Opeyemi, Oluwaseyi Omotayo Alabi und Julianah B. Oyinloye. „A Review of Generative Models for 3D Vehicle Wheel Generation and Synthesis“. Journal of Computing Theories and Applications 2, Nr. 2 (21.03.2024): 148–68. http://dx.doi.org/10.62411/jcta.10125.
Der volle Inhalt der QuelleSeong, Ju Yong, Seung-min Ji, Dong-hyun Choi, Seungjae Lee und Sungchul Lee. „Optimizing Generative Adversarial Network (GAN) Models for Non-Pneumatic Tire Design“. Applied Sciences 13, Nr. 19 (25.09.2023): 10664. http://dx.doi.org/10.3390/app131910664.
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