Articles de revues sur le sujet « Deep Generatve Models »
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Mehmood, Rayeesa, Rumaan Bashir et Kaiser J. Giri. « Deep Generative Models : A Review ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 7 (21 février 2023) : 460–67. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i7.2296.
Texte intégralRagoza, Matthew, Tomohide Masuda et David Ryan Koes. « Generating 3D molecules conditional on receptor binding sites with deep generative models ». Chemical Science 13, no 9 (2022) : 2701–13. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc05976a.
Texte intégralSalakhutdinov, Ruslan. « Learning Deep Generative Models ». Annual Review of Statistics and Its Application 2, no 1 (10 avril 2015) : 361–85. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-statistics-010814-020120.
Texte intégralPartaourides, Harris, et Sotirios P. Chatzis. « Asymmetric deep generative models ». Neurocomputing 241 (juin 2017) : 90–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.028.
Texte intégralChangsheng Du, Changsheng Du, Yong Li Changsheng Du et Ming Wen Yong Li. « G-DCS : GCN-Based Deep Code Summary Generation Model ». 網際網路技術學刊 24, no 4 (juillet 2023) : 965–73. http://dx.doi.org/10.53106/160792642023072404014.
Texte intégralWu, Han. « Face image generation and feature visualization using deep convolutional generative adversarial networks ». Journal of Physics : Conference Series 2634, no 1 (1 novembre 2023) : 012041. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2634/1/012041.
Texte intégralBerrahal, Mohammed, Mohammed Boukabous, Mimoun Yandouzi, Mounir Grari et Idriss Idrissi. « Investigating the effectiveness of deep learning approaches for deep fake detection ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 6 (1 décembre 2023) : 3853–60. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i6.6221.
Texte intégralChe, Tong, Xiaofeng Liu, Site Li, Yubin Ge, Ruixiang Zhang, Caiming Xiong et Yoshua Bengio. « Deep Verifier Networks : Verification of Deep Discriminative Models with Deep Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 8 (18 mai 2021) : 7002–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16862.
Texte intégralScurto, Hugo, Thomas Similowski, Samuel Bianchini et Baptiste Caramiaux. « Probing Respiratory Care With Generative Deep Learning ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 7, CSCW2 (28 septembre 2023) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3610099.
Texte intégralPrakash Patil, Et al. « GAN-Enhanced Medical Image Synthesis : Augmenting CXR Data for Disease Diagnosis and Improving Deep Learning Performance ». Journal of Electrical Systems 19, no 3 (25 janvier 2024) : 53–61. http://dx.doi.org/10.52783/jes.651.
Texte intégralCui, Bo, Guyue Hu et Shan Yu. « DeepCollaboration : Collaborative Generative and Discriminative Models for Class Incremental Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1175–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16204.
Texte intégralPeng, Shi-Ping, Xin-Yu Yang et Yi Zhao. « Molecular Conditional Generation and Property Analysis of Non-Fullerene Acceptors with Deep Learning ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 16 (23 août 2021) : 9099. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22169099.
Texte intégralZeng, Jinshan, Qi Chen, Yunxin Liu, Mingwen Wang et Yuan Yao. « StrokeGAN : Reducing Mode Collapse in Chinese Font Generation via Stroke Encoding ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3270–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16438.
Texte intégralQiang, Zhenping, Libo He, Qinghui Zhang et Junqiu Li. « Face Inpainting with Deep Generative Models ». International Journal of Computational Intelligence Systems 12, no 2 (2019) : 1232. http://dx.doi.org/10.2991/ijcis.d.191016.003.
Texte intégralDu, Fang, Jiangshe Zhang, Junying Hu et Rongrong Fei. « Discriminative multi-modal deep generative models ». Knowledge-Based Systems 173 (juin 2019) : 74–82. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.02.023.
Texte intégralXu, Jungang, Hui Li et Shilong Zhou. « An Overview of Deep Generative Models ». IETE Technical Review 32, no 2 (20 décembre 2014) : 131–39. http://dx.doi.org/10.1080/02564602.2014.987328.
Texte intégralJørgensen, Peter B., Mikkel N. Schmidt et Ole Winther. « Deep Generative Models for Molecular Science ». Molecular Informatics 37, no 1-2 (janvier 2018) : 1700133. http://dx.doi.org/10.1002/minf.201700133.
Texte intégralAhmad, Bilal, Jun Sun, Qi You, Vasile Palade et Zhongjie Mao. « Brain Tumor Classification Using a Combination of Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks ». Biomedicines 10, no 2 (21 janvier 2022) : 223. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10020223.
Texte intégralAndreu, Sergi, et 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, no 1 (11 octobre 2022) : 2–9. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21941.
Texte intégralKarimi, Mostafa, Arman Hasanzadeh et Yang Shen. « Network-principled deep generative models for designing drug combinations as graph sets ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i445—i454. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa317.
Texte intégralHawkins-Hooker, Alex, Florence Depardieu, Sebastien Baur, Guillaume Couairon, Arthur Chen et David Bikard. « Generating functional protein variants with variational autoencoders ». PLOS Computational Biology 17, no 2 (26 février 2021) : e1008736. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008736.
Texte intégralHess, Moritz, Maren Hackenberg et Harald Binder. « Exploring generative deep learning for omics data using log-linear models ». Bioinformatics 36, no 20 (1 août 2020) : 5045–53. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa623.
Texte intégralTang, Keke, Jianpeng Wu, Weilong Peng, Yawen Shi, Peng Song, Zhaoquan Gu, Zhihong Tian et Wenping Wang. « Deep Manifold Attack on Point Clouds via Parameter Plane Stretching ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 2420–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25338.
Texte intégralHe, Yu, Shuai Li, Xin Wen et Jing Xu. « A High-Quality Sample Generation Method for Improving Steel Surface Defect Inspection ». Sensors 24, no 8 (20 avril 2024) : 2642. http://dx.doi.org/10.3390/s24082642.
Texte intégralSamanta, Bidisha, Abir DE, Gourhari Jana, Pratim Kumar Chattaraj, Niloy Ganguly et Manuel Gomez Rodriguez. « NeVAE : A Deep Generative Model for Molecular Graphs ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 1110–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011110.
Texte intégralYue, Yunpeng, Hai Liu, Xu Meng, Yinguang Li et Yanliang Du. « Generation of High-Precision Ground Penetrating Radar Images Using Improved Least Square Generative Adversarial Networks ». Remote Sensing 13, no 22 (15 novembre 2021) : 4590. http://dx.doi.org/10.3390/rs13224590.
Texte intégralHe, Junpeng, Lei Luo, Kun Xiao, Xiyu Fang et Yun Li. « Generate qualified adversarial attacks and foster enhanced models based on generative adversarial networks ». Intelligent Data Analysis 26, no 5 (5 septembre 2022) : 1359–77. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216134.
Texte intégralLiu, Yukai. « Data augmentation-based enhanced fingerprint recognition using deep convolutional generative adversarial network and diffusion models ». Applied and Computational Engineering 52, no 1 (27 mars 2024) : 8–13. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241115.
Texte intégralLanusse, François, Rachel Mandelbaum, Siamak Ravanbakhsh, Chun-Liang Li, Peter Freeman et Barnabás Póczos. « Deep generative models for galaxy image simulations ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 504, no 4 (4 mai 2021) : 5543–55. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stab1214.
Texte intégralWu, Zachary, Kadina E. Johnston, Frances H. Arnold et Kevin K. Yang. « Protein sequence design with deep generative models ». Current Opinion in Chemical Biology 65 (décembre 2021) : 18–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.cbpa.2021.04.004.
Texte intégralSensoy, Murat, Lance Kaplan, Federico Cerutti et Maryam Saleki. « Uncertainty-Aware Deep Classifiers Using Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6015.
Texte intégralBejarano, Gissella, David DeFazio et Arti Ramesh. « Deep Latent Generative Models for Energy Disaggregation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 850–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301850.
Texte intégralKalibhat, Neha Mukund, Yogesh Balaji et Soheil Feizi. « Winning Lottery Tickets in Deep Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 9 (18 mai 2021) : 8038–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16980.
Texte intégralOjeda, Cesar, Kostadin Cvejoski, Bodgan Georgiev, Christian Bauckhage, Jannis Schuecker et Ramses J. Sanchez. « Learning Deep Generative Models for Queuing Systems ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 10 (18 mai 2021) : 9214–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17112.
Texte intégralBerns, Sebastian. « Increasing the Diversity of Deep Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 12870–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21572.
Texte intégralSuzuki, Masahiro, et Yutaka Matsuo. « A survey of multimodal deep generative models ». Advanced Robotics 36, no 5-6 (21 février 2022) : 261–78. http://dx.doi.org/10.1080/01691864.2022.2035253.
Texte intégralKang, Seokho, et Kyunghyun Cho. « Conditional Molecular Design with Deep Generative Models ». Journal of Chemical Information and Modeling 59, no 1 (17 juillet 2018) : 43–52. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00263.
Texte intégralImrie, Fergus, Anthony R. Bradley, Mihaela van der Schaar et Charlotte M. Deane. « Deep Generative Models for 3D Linker Design ». Journal of Chemical Information and Modeling 60, no 4 (20 mars 2020) : 1983–95. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.9b01120.
Texte intégralBesedin, Andrey, Pierre Blanchart, Michel Crucianu et Marin Ferecatu. « Deep online classification using pseudo-generative models ». Computer Vision and Image Understanding 201 (décembre 2020) : 103048. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2020.103048.
Texte intégralBaillif, Benoit, Jason Cole, Patrick McCabe et Andreas Bender. « Deep generative models for 3D molecular structure ». Current Opinion in Structural Biology 80 (juin 2023) : 102566. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbi.2023.102566.
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 intégralJung, Steffen, et Margret Keuper. « Spectral Distribution Aware Image Generation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1734–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16267.
Texte intégralBazarbaev, Manas, Tserenpurev Chuluunsaikhan, Hyoseok Oh, Ga-Ae Ryu, Aziz Nasridinov et Kwan-Hee Yoo. « Generation of Time-Series Working Patterns for Manufacturing High-Quality Products through Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network ». Sensors 22, no 1 (22 décembre 2021) : 29. http://dx.doi.org/10.3390/s22010029.
Texte intégralNye, Logan, Hamid Ghaednia et Joseph H. Schwab. « Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model. » Journal of Clinical Oncology 41, no 16_suppl (1 juin 2023) : e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Texte intégralDu, Chuan, et Lei Zhang. « Adversarial Attack for SAR Target Recognition Based on UNet-Generative Adversarial Network ». Remote Sensing 13, no 21 (29 octobre 2021) : 4358. http://dx.doi.org/10.3390/rs13214358.
Texte intégralRojas-Campos, Adrian, Michael Langguth, Martin Wittenbrink et Gordon Pipa. « Deep learning models for generation of precipitation maps based on numerical weather prediction ». Geoscientific Model Development 16, no 5 (8 mars 2023) : 1467–80. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-1467-2023.
Texte intégralShchetinin, Eugene Yu. « COMPUTER ALGORITHMS FOR SYNTHETIC IMAGES MODELLING BASED ON DIFFUSION MODELS ». SOFT MEASUREMENTS AND COMPUTING 11/2, no 72 (2023) : 48–58. http://dx.doi.org/10.36871/2618-9976.2023.11-2.005.
Texte intégralNaman and Sudha Narang, Chaudhary Sarimurrab, Ankita Kesari. « Human Face Generation using Deep Convolution Generative Adversarial Network ». January 2021 7, no 01 (29 janvier 2021) : 114–20. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst070127.
Texte intégralAkande, Timileyin Opeyemi, Oluwaseyi Omotayo Alabi et Julianah B. Oyinloye. « A Review of Generative Models for 3D Vehicle Wheel Generation and Synthesis ». Journal of Computing Theories and Applications 2, no 2 (21 mars 2024) : 148–68. http://dx.doi.org/10.62411/jcta.10125.
Texte intégralSeong, Ju Yong, Seung-min Ji, Dong-hyun Choi, Seungjae Lee et Sungchul Lee. « Optimizing Generative Adversarial Network (GAN) Models for Non-Pneumatic Tire Design ». Applied Sciences 13, no 19 (25 septembre 2023) : 10664. http://dx.doi.org/10.3390/app131910664.
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