Zeitschriftenartikel zum Thema „Representation space / Latent space“
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Gat, Itai, Guy Lorberbom, Idan Schwartz und Tamir Hazan. „Latent Space Explanation by Intervention“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 1 (28.06.2022): 679–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19948.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Yulei, Ziping Ma, Huirong Li und Jingyu Wang. „Dual Space Latent Representation Learning for Image Representation“. Mathematics 11, Nr. 11 (31.05.2023): 2526. http://dx.doi.org/10.3390/math11112526.
Der volle Inhalt der QuelleJin Dai, Jin Dai, und Zhifang Zheng Jin Dai. „Disentangling Representation of Variational Autoencoders Based on Cloud Models“. 電腦學刊 34, Nr. 6 (Dezember 2023): 001–14. http://dx.doi.org/10.53106/199115992023123406001.
Der volle Inhalt der QuelleNamatēvs, Ivars, Artūrs Ņikuļins, Anda Slaidiņa, Laura Neimane, Oskars Radziņš und Kaspars Sudars. „Towards Explainability of the Latent Space by Disentangled Representation Learning“. Information Technology and Management Science 26 (30.11.2023): 41–48. http://dx.doi.org/10.7250/itms-2023-0006.
Der volle Inhalt der QuelleToledo-Marín, J. Quetzalcóatl, und James A. Glazier. „Using deep LSD to build operators in GANs latent space with meaning in real space“. PLOS ONE 18, Nr. 6 (29.06.2023): e0287736. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0287736.
Der volle Inhalt der QuelleSang, Neil. „Does Time Smoothen Space? Implications for Space-Time Representation“. ISPRS International Journal of Geo-Information 12, Nr. 3 (09.03.2023): 119. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi12030119.
Der volle Inhalt der QuelleHeese, Raoul, Jochen Schmid, Michał Walczak und Michael Bortz. „Calibrated simplex-mapping classification“. PLOS ONE 18, Nr. 1 (17.01.2023): e0279876. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0279876.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Cong-Zhe, Vasile Palade und Xiao-Jun Wu. „Robust structure low-rank representation in latent space“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 77 (Januar 2019): 117–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2018.09.008.
Der volle Inhalt der QuelleBanyay, Gregory A., und Andrew S. Wixom. „Latent space representation method for structural acoustic assessments“. Journal of the Acoustical Society of America 155, Nr. 3_Supplement (01.03.2024): A141. http://dx.doi.org/10.1121/10.0027092.
Der volle Inhalt der QuelleShrivastava, Aditya Divyakant, und Douglas B. Kell. „FragNet, a Contrastive Learning-Based Transformer Model for Clustering, Interpreting, Visualizing, and Navigating Chemical Space“. Molecules 26, Nr. 7 (03.04.2021): 2065. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26072065.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Man-Sheng, Ling Huang, Chang-Dong Wang und Dong Huang. „Multi-View Clustering in Latent Embedding Space“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 3513–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5756.
Der volle Inhalt der QuelleASEERVATHAM, SUJEEVAN. „A CONCEPT VECTOR SPACE MODEL FOR SEMANTIC KERNELS“. International Journal on Artificial Intelligence Tools 18, Nr. 02 (April 2009): 239–72. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213009000123.
Der volle Inhalt der QuelleIraki, Tarek, und Norbert Link. „Generative models for capturing and exploiting the influence of process conditions on process curves“. Journal of Intelligent Manufacturing 33, Nr. 2 (07.10.2021): 473–92. http://dx.doi.org/10.1007/s10845-021-01846-4.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Chuankun, Ruzhang Zheng, Rui Wang, Shuang Zhao und Hujun Bao. „A Compact Representation of Measured BRDFs Using Neural Processes“. ACM Transactions on Graphics 41, Nr. 2 (30.04.2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1145/3490385.
Der volle Inhalt der QuelleAsai, Masataro, Hiroshi Kajino, Alex Fukunaga und Christian Muise. „Classical Planning in Deep Latent Space“. Journal of Artificial Intelligence Research 74 (09.08.2022): 1599–686. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13768.
Der volle Inhalt der QuelleShang, Ronghua, Lujuan Wang, Fanhua Shang, Licheng Jiao und Yangyang Li. „Dual space latent representation learning for unsupervised feature selection“. Pattern Recognition 114 (Juni 2021): 107873. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107873.
Der volle Inhalt der Quelle周, 翊航. „Low-Rank Representation Algorithm Based on Latent Feature Space“. Computer Science and Application 11, Nr. 04 (2021): 1140–48. http://dx.doi.org/10.12677/csa.2021.114117.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Zhen, Xiang Zhao, Yang Fang, Bin Ge und Weidong Xiao. „Knowledge Graph Representation via Similarity-Based Embedding“. Scientific Programming 2018 (15.07.2018): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6325635.
Der volle Inhalt der QuelleBae, Seho, Nizam Ud Din, Hyunkyu Park und Juneho Yi. „Exploiting an Intermediate Latent Space between Photo and Sketch for Face Photo-Sketch Recognition“. Sensors 22, Nr. 19 (26.09.2022): 7299. http://dx.doi.org/10.3390/s22197299.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Jaein, Juwon Lee, Ungjin Jang, Seri Lee und Jooyoung Park. „PyTorch/Pyro Implementation for Representation of Motion in Latent Space“. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 28, Nr. 6 (31.12.2018): 558–63. http://dx.doi.org/10.5391/jkiis.2018.28.6.558.
Der volle Inhalt der QuelleKirchoff, Kathryn E., Travis Maxfield, Alexander Tropsha und Shawn M. Gomez. „SALSA: Semantically-Aware Latent Space Autoencoder“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 12 (24.03.2024): 13211–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29221.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xiang, Huaibo Huang, Vishal M. Patel, Ran He und Zhenan Sun. „Disentangled Variational Representation for Heterogeneous Face Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 9005–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019005.
Der volle Inhalt der QuelleRaja, Vinayak, und Bhuvi Chopra. „Fostering Privacy in Collaborative Data Sharing via Auto-encoder Latent Space Embedding“. Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 4, Nr. 1 (13.05.2024): 152–62. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.v4i1.129.
Der volle Inhalt der QuelleRaja, Vinayak, und BHUVI chopra. „Cultivating Privacy in Collaborative Data Sharing through Auto-encoder Latent Space Embeddings“. Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 3, Nr. 1 (30.03.2024): 269–83. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.vol03.issue01.p283.
Der volle Inhalt der QuelleRaja, Vinayak, und Bhuvi Chopra. „Cultivating Privacy in Collaborative Data Sharing through Auto-encoder Latent Space Embeddings“. Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 3, Nr. 1 (30.03.2024): 371–91. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.v3i1.126.
Der volle Inhalt der QuelleLiao, Jiayu, Xiaolan Liu und Mengying Xie. „Inductive Latent Space Sparse and Low-rank Subspace Clustering Algorithm“. Journal of Physics: Conference Series 2224, Nr. 1 (01.04.2022): 012124. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2224/1/012124.
Der volle Inhalt der QuelleKarimi Mamaghan, Amir Mohammad, Andrea Dittadi, Stefan Bauer, Karl Henrik Johansson und Francesco Quinzan. „Diffusion-Based Causal Representation Learning“. Entropy 26, Nr. 7 (28.06.2024): 556. http://dx.doi.org/10.3390/e26070556.
Der volle Inhalt der QuelleWinter, Robin, Floriane Montanari, Andreas Steffen, Hans Briem, Frank Noé und Djork-Arné Clevert. „Efficient multi-objective molecular optimization in a continuous latent space“. Chemical Science 10, Nr. 34 (2019): 8016–24. http://dx.doi.org/10.1039/c9sc01928f.
Der volle Inhalt der QuelleRivero, Daniel, Iván Ramírez-Morales, Enrique Fernandez-Blanco, Norberto Ezquerra und Alejandro Pazos. „Classical Music Prediction and Composition by Means of Variational Autoencoders“. Applied Sciences 10, Nr. 9 (27.04.2020): 3053. http://dx.doi.org/10.3390/app10093053.
Der volle Inhalt der QuelleAhmed, Taufique, und Luca Longo. „Interpreting Disentangled Representations of Person-Specific Convolutional Variational Autoencoders of Spatially Preserving EEG Topographic Maps via Clustering and Visual Plausibility“. Information 14, Nr. 9 (04.09.2023): 489. http://dx.doi.org/10.3390/info14090489.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jian, Jin Yuan, Chuanzhen Li und Bin Li. „An Inverse Design Framework for Isotropic Metasurfaces Based on Representation Learning“. Electronics 11, Nr. 12 (10.06.2022): 1844. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11121844.
Der volle Inhalt der QuelleSha, Lei, und Thomas Lukasiewicz. „Text Attribute Control via Closed-Loop Disentanglement“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 12 (2024): 190–209. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00640.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Shujaat. „Deep-Representation-Learning-Based Classification Strategy for Anticancer Peptides“. Mathematics 12, Nr. 9 (27.04.2024): 1330. http://dx.doi.org/10.3390/math12091330.
Der volle Inhalt der QuelleBollon, Jordy, Michela Assale, Andrea Cina, Stefano Marangoni, Matteo Calabrese, Chiara Beatrice Salvemini, Jean Marc Christille, Stefano Gustincich und Andrea Cavalli. „Investigating How Reproducibility and Geometrical Representation in UMAP Dimensionality Reduction Impact the Stratification of Breast Cancer Tumors“. Applied Sciences 12, Nr. 9 (22.04.2022): 4247. http://dx.doi.org/10.3390/app12094247.
Der volle Inhalt der QuelleSuo, Chuanzhe, Zhe Liu, Lingfei Mo und Yunhui Liu. „LPD-AE: Latent Space Representation of Large-Scale 3D Point Cloud“. IEEE Access 8 (2020): 108402–17. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2999727.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Cong-Zhe, Zhen-Qiu Shu und Hong-Hui Fan. „Non-negative sparse Laplacian regularized latent multi-view subspace clustering“. Journal of Algorithms & Computational Technology 15 (Januar 2021): 174830262110249. http://dx.doi.org/10.1177/17483026211024904.
Der volle Inhalt der QuelleBjerrum, Esben, und Boris Sattarov. „Improving Chemical Autoencoder Latent Space and Molecular De Novo Generation Diversity with Heteroencoders“. Biomolecules 8, Nr. 4 (30.10.2018): 131. http://dx.doi.org/10.3390/biom8040131.
Der volle Inhalt der QuelleNguyễn, Tuấn, Nguyen Hai Hao, Dang Le Dinh Trang, Nguyen Van Tuan und Cao Van Loi. „Robust anomaly detection methods for contamination network data“. Journal of Military Science and Technology, Nr. 79 (19.05.2022): 41–51. http://dx.doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.79.2022.41-51.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Dou, Lingwei Wei, Yaxin Liu, Wei Zhou und Songlin Hu. „Structured Probabilistic Coding“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 11 (24.03.2024): 12491–501. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29142.
Der volle Inhalt der QuelleKoskinopoulou, Maria, Michail Maniadakis und Panos Trahanias. „Speed Adaptation in Learning from Demonstration through Latent Space Formulation“. Robotica 38, Nr. 10 (17.10.2019): 1867–79. http://dx.doi.org/10.1017/s0263574719001449.
Der volle Inhalt der QuelleCahani, Ilda, und Marcus Stiemer. „Mathematical optimization and machine learning to support PCB topology identification“. Advances in Radio Science 21 (01.12.2023): 25–35. http://dx.doi.org/10.5194/ars-21-25-2023.
Der volle Inhalt der QuelleTytarenko, Andrii. „Multi-step prediction in linearized latent state spaces for representation learning“. System research and information technologies, Nr. 3 (30.10.2022): 139–48. http://dx.doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2022.3.09.
Der volle Inhalt der QuelleLiao, Chenxi, Masataka Sawayama und Bei Xiao. „Unsupervised learning reveals interpretable latent representations for translucency perception“. PLOS Computational Biology 19, Nr. 2 (08.02.2023): e1010878. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010878.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Haoyu, Changqi Wang, Mingkai Zheng, Minjing Dong, Shan You, Chong Fu und Chang Xu. „Boosting Semi-Supervised Semantic Segmentation with Probabilistic Representations“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 3 (26.06.2023): 2938–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25396.
Der volle Inhalt der QuelleCristovao, Paulino, Hidemoto Nakada, Yusuke Tanimura und Hideki Asoh. „Generating In-Between Images Through Learned Latent Space Representation Using Variational Autoencoders“. IEEE Access 8 (2020): 149456–67. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3016313.
Der volle Inhalt der QuelleJang, Gye-Bong, und Sung-Bae Cho. „Feature Space Transformation for Fault Diagnosis of Rotating Machinery under Different Working Conditions“. Sensors 21, Nr. 4 (18.02.2021): 1417. http://dx.doi.org/10.3390/s21041417.
Der volle Inhalt der QuelleKumaran, Vikram, Bradford Mott und James Lester. „Generating Game Levels for Multiple Distinct Games with a Common Latent Space“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 15, Nr. 1 (01.10.2020): 102–8. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v15i1.7418.
Der volle Inhalt der QuelleKumaran, Vikram, Bradford Mott und James Lester. „Generating Game Levels for Multiple Distinct Games with a Common Latent Space“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 16, Nr. 1 (01.10.2020): 109–15. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v16i1.7485.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhuo, Haimei Zhao, Chaoyue Wang, Bo Yuan und Xiu Li. „Dual Mapping of 2D StyleGAN for 3D-Aware Image Generation and Manipulation (Student Abstract)“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 21 (24.03.2024): 23458–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30428.
Der volle Inhalt der QuelleHajihassani, Omid, Omid Ardakanian und Hamzeh Khazaei. „Anonymizing Sensor Data on the Edge: A Representation Learning and Transformation Approach“. ACM Transactions on Internet of Things 3, Nr. 1 (28.02.2022): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3485820.
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