Littérature scientifique sur le sujet « Generative classifiers »
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Articles de revues sur le sujet "Generative classifiers"
Varga, 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.
Texte intégralShakhuro, V. I., et A. S. Konushin. « IMAGE SYNTHESIS WITH NEURAL NETWORKS FOR TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION ». Computer Optics 42, no 1 (30 mars 2018) : 105–12. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-1-105-112.
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 intégralYakura, Hiromu, Youhei Akimoto et Jun Sakuma. « Generate (Non-Software) Bugs to Fool Classifiers ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 1070–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5457.
Texte intégralHassan, Anthony Rotimi, Rasaki Olawale Olanrewaju, Queensley C. Chukwudum, Sodiq Adejare Olanrewaju et S. E. Fadugba. « Comparison Study of Generative and Discriminative Models for Classification of Classifiers ». International Journal of Mathematics and Computers in Simulation 16 (28 juin 2022) : 76–87. http://dx.doi.org/10.46300/9102.2022.16.12.
Texte intégralChen, Wei, Xinmiao Chen et Xiao Sun. « Emotional dialog generation via multiple classifiers based on a generative adversarial network ». Virtual Reality & ; Intelligent Hardware 3, no 1 (février 2021) : 18–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.vrih.2020.12.001.
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 intégralAmiryousefi, Ali, Ville Kinnula et Jing Tang. « Bayes in Wonderland ! Predictive Supervised Classification Inference Hits Unpredictability ». Mathematics 10, no 5 (5 mars 2022) : 828. http://dx.doi.org/10.3390/math10050828.
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 intégralKaraliutė, Marta, et Kęstutis Dučinskas. « Performance of the supervised generative classifiers of spatio-temporal areal data using various spatial autocorrelation indexes ». Nonlinear Analysis : Modelling and Control 28 (22 février 2023) : 1–14. http://dx.doi.org/10.15388/namc.2023.28.31434.
Texte intégralThèses sur le sujet "Generative classifiers"
Xue, Jinghao. « Aspects of generative and discriminative classifiers ». Thesis, Connect to e-thesis, 2008. http://theses.gla.ac.uk/272/.
Texte intégralPh.D. thesis submitted to the Department of Statistics, Faculty of Information and Mathematical Sciences, University of Glasgow, 2008. Includes bibliographical references. Print version also available.
ROGER-YUN, Soyoung. « Les expressions nominales à classificateurs et les propositions à cas multiples du coréen : recherches sur leur syntaxe interne et mise en évidence de quelques convergences structurales ». Phd thesis, Université de la Sorbonne nouvelle - Paris III, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00002834.
Texte intégralMcClintick, Kyle W. « Training Data Generation Framework For Machine-Learning Based Classifiers ». Digital WPI, 2018. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/1276.
Texte intégralGuo, Hong Yu. « Multiple classifier combination through ensembles and data generation ». Thesis, University of Ottawa (Canada), 2004. http://hdl.handle.net/10393/26648.
Texte intégralKang, Dae-Ki. « Abstraction, aggregation and recursion for generating accurate and simple classifiers ». [Ames, Iowa : Iowa State University], 2006.
Trouver le texte intégralKimura, Takayuki. « RNA-protein structure classifiers incorporated into second-generation statistical potentials ». Thesis, San Jose State University, 2017. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10241445.
Texte intégralComputational modeling of RNA-protein interactions remains an important endeavor. However, exclusively all-atom approaches that model RNA-protein interactions via molecular dynamics are often problematic in their application. One possible alternative is the implementation of hierarchical approaches, first efficiently exploring configurational space with a coarse-grained representation of the RNA and protein. Subsequently, the lowest energy set of such coarse-grained models can be used as scaffolds for all-atom placements, a standard method in modeling protein 3D-structure. However, the coarse-grained modeling likely will require improved ribonucleotide-amino acid potentials as applied to coarse-grained structures. As a first step we downloaded 1,345 PDB files and clustered them with PISCES to obtain a non-redundant complex data set. The contacts were divided into nine types with DSSR according to the 3D structure of RNA and then 9 sets of potentials were calculated. The potentials were applied to score fifty thousand poses generated by FTDock for twenty-one standard RNA-protein complexes. The results compare favorably to existing RNA-protein potentials. Future research will optimize and test such combined potentials.
Alani, Shayma. « Design of intelligent ensembled classifiers combination methods ». Thesis, Brunel University, 2015. http://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/12793.
Texte intégralDING, ZEJIN. « Diversified Ensemble Classifiers for Highly Imbalanced Data Learning and their Application in Bioinformatics ». Digital Archive @ GSU, 2011. http://digitalarchive.gsu.edu/cs_diss/60.
Texte intégralSvénsen, Johan F. M. « GTM : the generative topographic mapping ». Thesis, Aston University, 1998. http://publications.aston.ac.uk/1245/.
Texte intégralPyon, Yoon Soo. « Variant Detection Using Next Generation Sequencing Data ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1347053645.
Texte intégralLivres sur le sujet "Generative classifiers"
Grant, McDuling, dir. Instant leads : Everything you need to know about generating more business. 2e éd. Brisbane, Qld : Action International, 2004.
Trouver le texte intégralSilent heros of the Cold War declassified : The mysterious military plane crash on a Nevada mountain peak-- and the families who endured an abyss of silence for generation. Las Vegas, Nev : Stephens Press, 2009.
Trouver le texte intégralAbbas, Atheir I., et Jeffrey A. Lieberman. Pharmacological Treatments for Schizophrenia. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/med:psych/9780199342211.003.0006.
Texte intégralMartín-Vide, Carlos. Formal Grammars and Languages. Sous la direction de Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0008.
Texte intégralSolms, Mark. Sleep and dreams. Sous la direction de Sudhansu Chokroverty, Luigi Ferini-Strambi et Christopher Kennard. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199682003.003.0034.
Texte intégralFerguson, Ben, et Hillel Steiner. Exploitation. Sous la direction de Serena Olsaretti. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199645121.013.21.
Texte intégralBiddle, Justin B., et Rebecca Kukla. The Geography of Epistemic Risk. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780190467715.003.0011.
Texte intégralLalvani, Ajit, et Katrina Pollock. Defences against infection. Sous la direction de Patrick Davey et David Sprigings. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199568741.003.0303.
Texte intégralCaramello, Olivia. Theories of presheaf type : general criteria. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198758914.003.0008.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Generative classifiers"
Yang, Xiulong, Hui Ye, Yang Ye, Xiang Li et Shihao Ji. « Generative Max-Mahalanobis Classifiers for Image Classification, Generation and More ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track, 67–83. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86520-7_5.
Texte intégralWang, Yaxiao, Yuanzhang Li, Quanxin Zhang, Jingjing Hu et Xiaohui Kuang. « Evading PDF Malware Classifiers with Generative Adversarial Network ». Dans Cyberspace Safety and Security, 374–87. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-37337-5_30.
Texte intégralDrummond, Chris. « Discriminative vs. Generative Classifiers for Cost Sensitive Learning ». Dans Advances in Artificial Intelligence, 479–90. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11766247_41.
Texte intégralSantafé, Guzmán, Jose A. Lozano et Pedro Larrañaga. « Discriminative vs. Generative Learning of Bayesian Network Classifiers ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 453–64. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-75256-1_41.
Texte intégralAntoniou, Antreas, Amos Storkey et Harrison Edwards. « Augmenting Image Classifiers Using Data Augmentation Generative Adversarial Networks ». Dans Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018, 594–603. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01424-7_58.
Texte intégralTran, Quang Duy, et Fabio Di Troia. « Word Embeddings for Fake Malware Generation ». Dans Silicon Valley Cybersecurity Conference, 22–37. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-24049-2_2.
Texte intégralAgarwal, Chirag, et Anh Nguyen. « Explaining Image Classifiers by Removing Input Features Using Generative Models ». Dans Computer Vision – ACCV 2020, 101–18. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-69544-6_7.
Texte intégralPingi, Sharon Torao, Md Abul Bashar et Richi Nayak. « A Comparative Look at the Resilience of Discriminative and Generative Classifiers to Missing Data in Longitudinal Datasets ». Dans Communications in Computer and Information Science, 133–47. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8746-5_10.
Texte intégralMery, Bruno, et Christian Retoré. « Classifiers, Sorts, and Base Types in the Montagovian Generative Lexicon and Related Type Theoretical Frameworks for Lexical Compositional Semantics ». Dans Studies in Linguistics and Philosophy, 163–88. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50422-3_7.
Texte intégralZanda, Manuela, et Gavin Brown. « A Study of Semi-supervised Generative Ensembles ». Dans Multiple Classifier Systems, 242–51. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02326-2_25.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Generative classifiers"
van de Ven, Gido M., Zhe Li et Andreas S. Tolias. « Class-Incremental Learning with Generative Classifiers ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00400.
Texte intégralSmith, Andrew T., et Charles Elkan. « Making generative classifiers robust to selection bias ». Dans the 13th ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1145/1281192.1281263.
Texte intégralWang, Xin, et Siu Ming Yiu. « Classification with Rejection : Scaling Generative Classifiers with Supervised Deep Infomax ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/412.
Texte intégralYoshida, Hidefumi, Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takashi Machida et Yoshiko Kojima. « Pedestrian detection by scene dependent classifiers with generative learning ». Dans 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/ivs.2013.6629541.
Texte intégralShin, Donghwa, Daehee Han et Sunghyon Kyeong. « Performance Enhancement of Malware Classifiers Using Generative Adversarial Networks ». Dans 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020505.
Texte intégralDing, Xiaoan, Tianyu Liu, Baobao Chang, Zhifang Sui et Kevin Gimpel. « Discriminatively-Tuned Generative Classifiers for Robust Natural Language Inference ». Dans Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.657.
Texte intégralMackowiak, Radek, Lynton Ardizzone, Ullrich Kothe et Carsten Rother. « Generative Classifiers as a Basis for Trustworthy Image Classification ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00299.
Texte intégralZhu, Yao, Jiacheng Ma, Jiacheng Sun, Zewei Chen, Rongxin Jiang, Yaowu Chen et Zhenguo Li. « Towards Understanding the Generative Capability of Adversarially Robust Classifiers ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00763.
Texte intégralSun, Xin, Xin An, Shuo Xu, Liyuan Hao et Jinghong Li. « Identifying Important Citations by Incorporating Generative Model into Discriminative Classifiers ». Dans IMMS 2020 : 2020 3rd International Conference on Information Management and Management Science. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3416028.3416043.
Texte intégralTiwari, Lokender, Anish Madan, Saket Anand et Subhashis Banerjee. « REGroup : Rank-aggregating Ensemble of Generative Classifiers for Robust Predictions ». Dans 2022 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/wacv51458.2022.00388.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Generative classifiers"
Mittal, Vibhu O., et Cecile L. Paris. Generating Examples for Use in Tutorial Explanations : The Use of a Subsumption Based Classifier. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada286028.
Texte intégralDzanku, Fred M., et Louis S. Hodey. Achieving Inclusive Oil Palm Commercialisation in Ghana. Institute of Development Studies (IDS), février 2022. http://dx.doi.org/10.19088/apra.2022.007.
Texte intégralvan den Boogaard, Vanessa, et Fabrizio Santoro. Explaining Informal Taxation and Revenue Generation : Evidence from south-central Somalia. Institute of Development Studies, mars 2021. http://dx.doi.org/10.19088/ictd.2021.003.
Texte intégralRodriguez, Russell, et Stanley Freeman. Characterization of fungal symbiotic lifestyle expression in Colletotrichum and generating non-pathogenic mutants that confer disease resistance, drought tolerance, and growth enhancement to plant hosts. United States Department of Agriculture, février 2005. http://dx.doi.org/10.32747/2005.7587215.bard.
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