Articles de revues sur le sujet « Deep generative modeling »
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Blaschke, Thomas, et Jürgen Bajorath. « Compound dataset and custom code for deep generative multi-target compound design ». Future Science OA 7, no 6 (juillet 2021) : FSO715. http://dx.doi.org/10.2144/fsoa-2021-0033.
Texte intégralJoshi, Ameya, Minsu Cho, Viraj Shah, Balaji Pokuri, Soumik Sarkar, Baskar Ganapathysubramanian et Chinmay Hegde. « InvNet : Encoding Geometric and Statistical Invariances in Deep Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4377–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5863.
Texte intégralLai, Peter, et Feruza Amirkulova. « Acoustic metamaterial design using Conditional Wasserstein Generative Adversarial Networks ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A253. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011234.
Texte intégralStrokach, Alexey, et Philip M. Kim. « Deep generative modeling for protein design ». Current Opinion in Structural Biology 72 (février 2022) : 226–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbi.2021.11.008.
Texte intégralLopez, Romain, Jeffrey Regier, Michael B. Cole, Michael I. Jordan et Nir Yosef. « Deep generative modeling for single-cell transcriptomics ». Nature Methods 15, no 12 (30 novembre 2018) : 1053–58. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-018-0229-2.
Texte intégralLee, Ung-Gi, Sang-Hee Kang, Jong-Chan Lee, Seo-Yeon Choi, Ukmyung Choi et Cheol-Il Lim. « Development of Deep Learning-based Art Learning Support Tool : Using Generative Modeling ». Korean Association for Educational Information and Media 26, no 1 (31 mars 2020) : 207–36. http://dx.doi.org/10.15833/kafeiam.26.1.207.
Texte intégralBehnia, Farnaz, Dominik Karbowski et Vadim Sokolov. « Deep generative models for vehicle speed trajectories ». Applied Stochastic Models in Business and Industry 39, no 5 (septembre 2023) : 701–19. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2816.
Texte intégralJanson, Giacomo, et Michael Feig. « Transferable deep generative modeling of intrinsically disordered protein conformations ». PLOS Computational Biology 20, no 5 (23 mai 2024) : e1012144. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1012144.
Texte intégralZhang, Chun, Liangxu Xie, Xiaohua Lu, Rongzhi Mao, Lei Xu et Xiaojun Xu. « Developing an Improved Cycle Architecture for AI-Based Generation of New Structures Aimed at Drug Discovery ». Molecules 29, no 7 (27 mars 2024) : 1499. http://dx.doi.org/10.3390/molecules29071499.
Texte intégralGuliev, R. « Generative adversarial networks for modeling reservoirs with permeability anisotropy ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1201, no 1 (1 novembre 2021) : 012066. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1201/1/012066.
Texte intégralLi, Guangyu, Bo Jiang, Hao Zhu, Zhengping Che et Yan Liu. « Generative Attention Networks for Multi-Agent Behavioral Modeling ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7195–202. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6209.
Texte intégralDrygala, C., B. Winhart, F. di Mare et H. Gottschalk. « Generative modeling of turbulence ». Physics of Fluids 34, no 3 (mars 2022) : 035114. http://dx.doi.org/10.1063/5.0082562.
Texte intégralQiu, Cheng, Anam Abbas et Feruza Amirkulova. « Pentamode metamaterial design via generative modeling and deep learning ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A255. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011241.
Texte intégralVeres, Matthew, Medhat Moussa et Graham W. Taylor. « Modeling Grasp Motor Imagery Through Deep Conditional Generative Models ». IEEE Robotics and Automation Letters 2, no 2 (avril 2017) : 757–64. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2017.2651945.
Texte intégralZhang, Zaiwei, Zhenpei Yang, Chongyang Ma, Linjie Luo, Alexander Huth, Etienne Vouga et Qixing Huang. « Deep Generative Modeling for Scene Synthesis via Hybrid Representations ». ACM Transactions on Graphics 39, no 2 (14 avril 2020) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3381866.
Texte intégralWang, Yong, Guoliang Li, Kaiyu Li et Haitao Yuan. « A Deep Generative Model for Trajectory Modeling and Utilization ». Proceedings of the VLDB Endowment 16, no 4 (décembre 2022) : 973–85. http://dx.doi.org/10.14778/3574245.3574277.
Texte intégralMartínez-Palomera, Jorge, Joshua S. Bloom et Ellianna S. Abrahams. « Deep Generative Modeling of Periodic Variable Stars Using Physical Parameters ». Astronomical Journal 164, no 6 (30 novembre 2022) : 263. http://dx.doi.org/10.3847/1538-3881/ac9b3f.
Texte intégralAmirkulova, Feruza, Linwei Zhou, Anam Abbas, Peter Lai, Cheng Qiu et Tristan A. Shah. « Acoustic metamaterial design framework using deep learning and generative modeling ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A253. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011233.
Texte intégralWang, Wei-Ching. « Sound localization via deep learning, generative modeling, and global optimization ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A255. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011240.
Texte intégralYuan, Hao, Lei Cai, Zhengyang Wang, Xia Hu, Shaoting Zhang et Shuiwang Ji. « Computational modeling of cellular structures using conditional deep generative networks ». Bioinformatics 35, no 12 (6 novembre 2018) : 2141–49. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty923.
Texte intégralLi, Shuai, et Hongjun Li. « Deep Generative Modeling Based on VAE-GAN for 3D Indoor Scene Synthesis ». International Journal of Computer Games Technology 2023 (20 septembre 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/3368647.
Texte intégralBorysov, Stanislav S., Jeppe Rich et Francisco C. Pereira. « How to generate micro-agents ? A deep generative modeling approach to population synthesis ». Transportation Research Part C : Emerging Technologies 106 (septembre 2019) : 73–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2019.07.006.
Texte intégralFaez, Faezeh, Negin Hashemi Dijujin, Mahdieh Soleymani Baghshah et Hamid R. Rabiee. « SCGG : A deep structure-conditioned graph generative model ». PLOS ONE 17, no 11 (21 novembre 2022) : e0277887. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277887.
Texte intégralJohnsen, Martin, Oliver Brandt, Sergio Garrido et Francisco Pereira. « Population synthesis for urban resident modeling using deep generative models ». Neural Computing and Applications 34, no 6 (3 novembre 2021) : 4677–92. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-021-06622-2.
Texte intégralBorsoi, Ricardo Augusto, Tales Imbiriba et Jose Carlos Moreira Bermudez. « Deep Generative Endmember Modeling : An Application to Unsupervised Spectral Unmixing ». IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020) : 374–84. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2019.2948726.
Texte intégralZhang, Qing, Benqiang Wang, Xusheng Liang, Yizhen Li, Feng He et Yuexiang Hao. « Digital Core Modeling Based on Pretrained Generative Adversarial Neural Networks ». Geofluids 2022 (5 septembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9159242.
Texte intégralBucher, Martin Juan José, Michael Anton Kraus, Romana Rust et Siyu Tang. « Performance-Based Generative Design for Parametric Modeling of Engineering Structures Using Deep Conditional Generative Models ». Automation in Construction 156 (décembre 2023) : 105128. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105128.
Texte intégralMishra, Akshansh, et Tarushi Pathak. « Deep Convolutional Generative Modeling for Artificial Microstructure Development of Aluminum-Silicon Alloy ». Indian Journal of Data Mining 1, no 1 (10 mai 2021) : 1–6. http://dx.doi.org/10.35940/ijdm.a1603.051121.
Texte intégralMishra, Akshansh, et Tarushi Pathak. « Deep Convolutional Generative Modeling for Artificial Microstructure Development of Aluminum-Silicon Alloy ». Indian Journal of Data Mining 1, no 1 (10 mai 2021) : 1–6. http://dx.doi.org/10.54105/ijdm.a1603.051121.
Texte intégralEguchi, Raphael R., Christian A. Choe et Po-Ssu Huang. « Ig-VAE : Generative modeling of protein structure by direct 3D coordinate generation ». PLOS Computational Biology 18, no 6 (27 juin 2022) : e1010271. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010271.
Texte intégralBianco, Michael J., Sharon Gannot, Efren Fernandez-Grande et Peter Gerstoft. « Semi-Supervised Source Localization in Reverberant Environments With Deep Generative Modeling ». IEEE Access 9 (2021) : 84956–70. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3087697.
Texte intégralBianco, Michael J., Sharon Gannot, Efren Fernandez-Grande et Peter Gerstoft. « Semi-supervised source localization in reverberant environments using deep generative modeling ». Journal of the Acoustical Society of America 148, no 4 (octobre 2020) : 2662. http://dx.doi.org/10.1121/1.5147419.
Texte intégralPham, Tuan Minh, et Xiangyang Ju. « Simulation of Hadronic Interactions with Deep Generative Models ». EPJ Web of Conferences 295 (2024) : 09034. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202429509034.
Texte intégralYoshimori, Atsushi, Filip Miljković et Jürgen Bajorath. « Approach for the Design of Covalent Protein Kinase Inhibitors via Focused Deep Generative Modeling ». Molecules 27, no 2 (17 janvier 2022) : 570. http://dx.doi.org/10.3390/molecules27020570.
Texte intégralMizginov, V. A., et S. Y. Danilov. « SYNTHETIC THERMAL BACKGROUND AND OBJECT TEXTURE GENERATION USING GEOMETRIC INFORMATION AND GAN ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W12 (9 mai 2019) : 149–54. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w12-149-2019.
Texte intégralLim, Jieon, et Weonyoung Joo. « Counterfactual image generation by disentangling data attributes with deep generative models ». Communications for Statistical Applications and Methods 30, no 6 (30 novembre 2023) : 589–603. http://dx.doi.org/10.29220/csam.2023.30.6.589.
Texte intégralSaito, Yuki, Shinnosuke Takamichi et Hiroshi Saruwatari. « Perceptual-Similarity-Aware Deep Speaker Representation Learning for Multi-Speaker Generative Modeling ». IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 29 (2021) : 1033–48. http://dx.doi.org/10.1109/taslp.2021.3059114.
Texte intégralZhang, Jincheng, et Xiaowei Zhao. « Wind farm wake modeling based on deep convolutional conditional generative adversarial network ». Energy 238 (janvier 2022) : 121747. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2021.121747.
Texte intégralWang, Liwei, Yu-Chin Chan, Faez Ahmed, Zhao Liu, Ping Zhu et Wei Chen. « Deep generative modeling for mechanistic-based learning and design of metamaterial systems ». Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 372 (décembre 2020) : 113377. http://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2020.113377.
Texte intégralMujahid, Omer, Ivan Contreras, Aleix Beneyto, Ignacio Conget, Marga Giménez et Josep Vehi. « Conditional Synthesis of Blood Glucose Profiles for T1D Patients Using Deep Generative Models ». Mathematics 10, no 20 (12 octobre 2022) : 3741. http://dx.doi.org/10.3390/math10203741.
Texte intégralZervou, Michaela, Effrosyni Doutsi, Yannis Pantazis et Panagiotis Tsakalides. « De Novo Antimicrobial Peptide Design with Feedback Generative Adversarial Networks ». International Journal of Molecular Sciences 25, no 10 (18 mai 2024) : 5506. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25105506.
Texte intégralDonovan-Maiye, Rory M., Jackson M. Brown, Caleb K. Chan, Liya Ding, Calysta Yan, Nathalie Gaudreault, Julie A. Theriot, Mary M. Maleckar, Theo A. Knijnenburg et Gregory R. Johnson. « A deep generative model of 3D single-cell organization ». PLOS Computational Biology 18, no 1 (18 janvier 2022) : e1009155. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009155.
Texte intégralRichie, Rodney C. « Basics of Artificial Intelligence (AI) Modeling ». Journal of Insurance Medicine 51, no 1 (28 mai 2024) : 35–40. http://dx.doi.org/10.17849/insm-51-1-35-40.1.
Texte intégralRuan, Xiongtao, et Robert F. Murphy. « Evaluation of methods for generative modeling of cell and nuclear shape ». Bioinformatics 35, no 14 (7 décembre 2018) : 2475–85. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty983.
Texte intégralXu, Yanwu, Mingming Gong, Junxiang Chen, Tongliang Liu, Kun Zhang et Kayhan Batmanghelich. « Generative-Discriminative Complementary Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 6526–33. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6126.
Texte intégralHou, Wenshu, Zicheng Liu, Junjie Deng et Jiacheng Wang. « How does AI create and recommend corresponding wallpapers based on the games played by users ? » Applied and Computational Engineering 42, no 1 (23 février 2024) : 147–55. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/42/20230770.
Texte intégralShchetinin, Eugeny Yu. « Brain-computer interaction modeling based on the stable diffusion model ». Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science 31, no 3 (12 septembre 2023) : 273–81. http://dx.doi.org/10.22363/2658-4670-2023-31-3-273-281.
Texte intégralFeldkamp, Niclas, Soeren Bergmann, Florian Conrad et Steffen Strassburger. « A Method Using Generative Adversarial Networks for Robustness Optimization ». ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 32, no 2 (30 avril 2022) : 1–22. http://dx.doi.org/10.1145/3503511.
Texte intégralSrikanth, M., et Bhanurangarao M. « Deep Learning Approaches for Predictive Modeling and Optimization of Metabolic Fluxes in Engineered Microorganism ». Aug-Sept 2023, no 35 (21 juillet 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.55529/ijrise.35.1.11.
Texte intégralVarga, Michal, Ján Jadlovský et Slávka Jadlovská. « Generative Enhancement of 3D Image Classifiers ». Applied Sciences 10, no 21 (22 octobre 2020) : 7433. http://dx.doi.org/10.3390/app10217433.
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