Articles de revues sur le sujet « Classification based on generative models »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Classification based on generative models ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Cazzanti, Luca, Maya R. Gupta et Anjali J. Koppal. « Generative models for similarity-based classification ». Pattern Recognition 41, no 7 (juillet 2008) : 2289–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2008.01.005.
Texte intégralWei, Wei, Jun Fang, Ning Yang, Qi Li, Lin Hu, Lanbo Zhao et Jie Han. « AC-ModNet : Molecular Reverse Design Network Based on Attribute Classification ». International Journal of Molecular Sciences 25, no 13 (25 juin 2024) : 6940. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25136940.
Texte intégralGopal, Narendra, et Sivakumar D. « DIMENSIONALITY REDUCTION BASED CLASSIFICATION USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DATASET GENERATION ». ICTACT Journal on Image and Video Processing 13, no 01 (1 août 2022) : 2786–90. http://dx.doi.org/10.21917/ijivp.2022.0396.
Texte intégralShastry, K. Aditya, B. A. Manjunatha, T. G. Mohan Kumar et D. U. Karthik. « Generative Adversarial Networks Based Scene Generation on Indian Driving Dataset ». Journal of ICT Research and Applications 17, no 2 (31 août 2023) : 181–200. http://dx.doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2023.17.2.4.
Texte intégralEkolle, Zie Eya, et Ryuji Kohno. « GenCo : A Generative Learning Model for Heterogeneous Text Classification Based on Collaborative Partial Classifications ». Applied Sciences 13, no 14 (14 juillet 2023) : 8211. http://dx.doi.org/10.3390/app13148211.
Texte intégralZhai, Junhai, Jiaxing Qi et Chu Shen. « Binary imbalanced data classification based on diversity oversampling by generative models ». Information Sciences 585 (mars 2022) : 313–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.058.
Texte intégralKim, Eunbeen, Jaeuk Moon, Jonghwa Shim et Eenjun Hwang. « DualDiscWaveGAN-Based Data Augmentation Scheme for Animal Sound Classification ». Sensors 23, no 4 (10 février 2023) : 2024. http://dx.doi.org/10.3390/s23042024.
Texte intégralKannan, K. Gokul, et 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, no 5 (1 mai 2021) : 1334–40. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3787.
Texte intégralChen, Zirui. « Diffusion Models-based Data Augmentation for the Cell Cycle Phase Classification ». Journal of Physics : Conference Series 2580, no 1 (1 septembre 2023) : 012001. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2580/1/012001.
Texte intégralBhavani, N. Sree, G. Narendra Babu Reddy, Y. Sravani Devi, M. Bhavani, P. Chandana Reddy et V. Abhignya Reddy. « Generative Data Augmentation and ARMD Classification ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 6 (30 juin 2023) : 3662–67. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.54178.
Texte intégralWang, Chuantao, Xuexin Yang et Linkai Ding. « Imbalanced sentiment classification based on sequence generative adversarial nets ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 5 (19 novembre 2020) : 7909–19. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-201370.
Texte intégralHassani, Hossein, Roozbeh Razavi-Far, Mehrdad Saif et Vasile Palade. « Generative Adversarial Network-Based Scheme for Diagnosing Faults in Cyber-Physical Power Systems ». Sensors 21, no 15 (30 juillet 2021) : 5173. http://dx.doi.org/10.3390/s21155173.
Texte intégralCao, Zhiyi, Lei Shi, Wei Wang et Shaozhang Niu. « Facial Pose and Expression Transfer Based on Classification Features ». Electronics 12, no 8 (7 avril 2023) : 1756. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12081756.
Texte intégralWon, K. J., C. Saunders et A. Prügel-Bennett. « Evolving Fisher Kernels for Biological Sequence Classification ». Evolutionary Computation 21, no 1 (mars 2013) : 83–105. http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00065.
Texte intégralMiller, David J., Jayaram Raghuram, George Kesidis et Christopher M. Collins. « Improved Generative Semisupervised Learning Based on Finely Grained Component-Conditional Class Labeling ». Neural Computation 24, no 7 (juillet 2012) : 1926–66. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00284.
Texte intégralBandi, Ajay, Pydi Venkata Satya Ramesh Adapa et 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, no 8 (31 juillet 2023) : 260. http://dx.doi.org/10.3390/fi15080260.
Texte intégralZhou, Kun, Wenyong Wang, Teng Hu et Kai Deng. « Time Series Forecasting and Classification Models Based on Recurrent with Attention Mechanism and Generative Adversarial Networks ». Sensors 20, no 24 (16 décembre 2020) : 7211. http://dx.doi.org/10.3390/s20247211.
Texte intégralLv, Yancheng, Lin Lin, Jie Liu, Hao Guo et Changsheng Tong. « Research on Imbalanced Data Classification Based on Classroom-Like Generative Adversarial Networks ». Neural Computation 34, no 4 (23 mars 2022) : 1045–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01470.
Texte intégralZhang, Xia, et Mingyu Ma. « Research on sEMG Feature Generation and Classification Performance Based on EBGAN ». Electronics 12, no 4 (20 février 2023) : 1040. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12041040.
Texte intégralLi, Bohan, Xiao Xu, Xinghao Wang, Yutai Hou, Yunlong Feng, Feng Wang, Xuanliang Zhang, Qingfu Zhu et Wanxiang Che. « Semantic-Guided Generative Image Augmentation Method with Diffusion Models for Image Classification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 4 (24 mars 2024) : 3018–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28084.
Texte intégralZhang, Zhaohui, Lijun Yang, Ligong Chen, Qiuwen Liu, Ying Meng, Pengwei Wang et Maozhen Li. « A generative adversarial network–based method for generating negative financial samples ». International Journal of Distributed Sensor Networks 16, no 2 (février 2020) : 155014772090705. http://dx.doi.org/10.1177/1550147720907053.
Texte intégralSheeny, Marcel, Andrew Wallace et Sen Wang. « RADIO : Parameterized Generative Radar Data Augmentation for Small Datasets ». Applied Sciences 10, no 11 (2 juin 2020) : 3861. http://dx.doi.org/10.3390/app10113861.
Texte intégralGao, Dan, Xiaofang Wu, Zhijin Wen, Yue Xu et 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 (9 mai 2024) : 83–90. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-1-2024-83-2024.
Texte intégralLee, Donghoun. « Driving Safety Area Classification for Automated Vehicles Based on Data Augmentation Using Generative Models ». Sustainability 16, no 11 (21 mai 2024) : 4337. http://dx.doi.org/10.3390/su16114337.
Texte intégralWu, Jheng-Long, et Shuoyen Huang. « Application of Generative Adversarial Networks and Shapley Algorithm Based on Easy Data Augmentation for Imbalanced Text Data ». Applied Sciences 12, no 21 (29 octobre 2022) : 10964. http://dx.doi.org/10.3390/app122110964.
Texte intégralŠkorić, Mihailo, Miloš Utvić et Ranka Stanković. « Transformer-Based Composite Language Models for Text Evaluation and Classification ». Mathematics 11, no 22 (16 novembre 2023) : 4660. http://dx.doi.org/10.3390/math11224660.
Texte intégralJie, Zhideng, Hong Zhang, Kaixuan Li, Xiao Xie et Aopu Shi. « Image Enhancement of Steel Plate Defects Based on Generative Adversarial Networks ». Electronics 13, no 11 (22 mai 2024) : 2013. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13112013.
Texte intégralChen, Yushi, Lingbo Huang, Lin Zhu, Naoto Yokoya et Xiuping Jia. « Fine-Grained Classification of Hyperspectral Imagery Based on Deep Learning ». Remote Sensing 11, no 22 (18 novembre 2019) : 2690. http://dx.doi.org/10.3390/rs11222690.
Texte intégralChatterjee, Kalyan, M. Raju, N. Selvamuthukumaran, M. Pramod, B. Krishna Kumar, Anjan Bandyopadhyay et Saurav Mallik. « HaCk : Hand Gesture Classification Using a Convolutional Neural Network and Generative Adversarial Network-Based Data Generation Model ». Information 15, no 2 (4 février 2024) : 85. http://dx.doi.org/10.3390/info15020085.
Texte intégralLi, Yuanming, Bonhwa Ku, Shou Zhang, Jae-Kwang Ahn et Hanseok Ko. « Seismic Data Augmentation Based on Conditional Generative Adversarial Networks ». Sensors 20, no 23 (30 novembre 2020) : 6850. http://dx.doi.org/10.3390/s20236850.
Texte intégralLiu, Kun, Xiaolin Ning et Sidong Liu. « Medical Image Classification Based on Semi-Supervised Generative Adversarial Network and Pseudo-Labelling ». Sensors 22, no 24 (17 décembre 2022) : 9967. http://dx.doi.org/10.3390/s22249967.
Texte intégralShaik, Abdul Lateef Haroon Phulara, Monica Komala Manoharan, Alok Kumar Pani, Raji Reddy Avala et Chien-Ming Chen. « Gaussian Mutation–Spider Monkey Optimization (GM-SMO) Model for Remote Sensing Scene Classification ». Remote Sensing 14, no 24 (11 décembre 2022) : 6279. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246279.
Texte intégralMounica, 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, no 5 (31 mai 2024) : 137–42. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.61366.
Texte intégralAlhumaid, Mohammad, et Ayman G. Fayoumi. « Transfer Learning-Based Classification of Maxillary Sinus Using Generative Adversarial Networks ». Applied Sciences 14, no 7 (6 avril 2024) : 3083. http://dx.doi.org/10.3390/app14073083.
Texte intégralSchaudt, Daniel, Christian Späte, Reinhold von Schwerin, Manfred Reichert, Marianne von Schwerin, Meinrad Beer et Christopher Kloth. « A Critical Assessment of Generative Models for Synthetic Data Augmentation on Limited Pneumonia X-ray Data ». Bioengineering 10, no 12 (14 décembre 2023) : 1421. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121421.
Texte intégralElzobi, Moftah, et Ayoub Al-Hamadi. « Generative vs. Discriminative Recognition Models for Off-Line Arabic Handwriting ». Sensors 18, no 9 (24 août 2018) : 2786. http://dx.doi.org/10.3390/s18092786.
Texte intégralLee, Junghyuk, Jun-Hyuk Kim et Jong-Seok Lee. « Demystifying Randomly Initialized Networks for Evaluating Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8482–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26022.
Texte intégralAbedi, Masoud, Lars Hempel, Sina Sadeghi et Toralf Kirsten. « GAN-Based Approaches for Generating Structured Data in the Medical Domain ». Applied Sciences 12, no 14 (13 juillet 2022) : 7075. http://dx.doi.org/10.3390/app12147075.
Texte intégralYou, Yuyang, Xiaoyu Guo, Xuyang Zhong et Zhihong Yang. « A Few-Shot Learning-Based EEG and Stage Transition Sequence Generator for Improving Sleep Staging Performance ». Biomedicines 10, no 12 (22 novembre 2022) : 3006. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10123006.
Texte intégralCheng, 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, no 1 (1 décembre 2023) : 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2646/1/012015.
Texte intégralDivyanth, L. G., D. S. Guru, Peeyush Soni, Rajendra Machavaram, Mohammad Nadimi et Jitendra Paliwal. « Image-to-Image Translation-Based Data Augmentation for Improving Crop/Weed Classification Models for Precision Agriculture Applications ». Algorithms 15, no 11 (30 octobre 2022) : 401. http://dx.doi.org/10.3390/a15110401.
Texte intégralHsieh, Chen-Chiung, Ti-Yun Hsu et Wei-Hsin Huang. « An Online Rail Track Fastener Classification System Based on YOLO Models ». Sensors 22, no 24 (17 décembre 2022) : 9970. http://dx.doi.org/10.3390/s22249970.
Texte intégralWang, Ziyue, et Junjun Guo. « Self-adaptive attention fusion for multimodal aspect-based sentiment analysis ». Mathematical Biosciences and Engineering 21, no 1 (2023) : 1305–20. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2024056.
Texte intégralAlrashedy, Halima Hamid N., Atheer Fahad Almansour, Dina M. Ibrahim et Mohammad Ali A. Hammoudeh. « BrainGAN : Brain MRI Image Generation and Classification Framework Using GAN Architectures and CNN Models ». Sensors 22, no 11 (6 juin 2022) : 4297. http://dx.doi.org/10.3390/s22114297.
Texte intégralYan, Yang, Wen Bo Huang, Yun Ji Wang et Na Li. « Image Labeling Model Based on Conditional Random Fields ». Advanced Materials Research 756-759 (septembre 2013) : 3869–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.756-759.3869.
Texte intégralAlhoraibi, Lamia, Daniyal Alghazzawi et Reemah Alhebshi. « Generative Adversarial Network-Based Data Augmentation for Enhancing Wireless Physical Layer Authentication ». Sensors 24, no 2 (19 janvier 2024) : 641. http://dx.doi.org/10.3390/s24020641.
Texte intégralBoone, Kyle. « ParSNIP : Generative Models of Transient Light Curves with Physics-enabled Deep Learning ». Astronomical Journal 162, no 6 (1 décembre 2021) : 275. http://dx.doi.org/10.3847/1538-3881/ac2a2d.
Texte intégralYang, Guan, Chao Li, Xiaojun Liu et Guangyou Fang. « A THz Passive Image Generation Method Based on Generative Adversarial Networks ». Applied Sciences 12, no 4 (14 février 2022) : 1976. http://dx.doi.org/10.3390/app12041976.
Texte intégralGaspar, Héléna A., Gilles Marcou, Dragos Horvath, Alban Arault, Sylvain Lozano, Philippe Vayer et 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, no 12 (9 décembre 2013) : 3318–25. http://dx.doi.org/10.1021/ci400423c.
Texte intégralLu, Zhengdong, Todd K. Leen et Jeffrey Kaye. « Kernels for Longitudinal Data with Variable Sequence Length and Sampling Intervals ». Neural Computation 23, no 9 (septembre 2011) : 2390–420. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00164.
Texte intégral