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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 intégralKumar Bhowmik, Tapan. « Naive Bayes vs Logistic Regression : Theory, Implementation and Experimental Validation ». Inteligencia Artificial 18, no 56 (18 décembre 2015) : 14. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol18iss56pp14-30.
Texte intégralPerina, Alessandro, Marco Cristani, Umberto Castellani, Vittorio Murino et Nebojsa Jojic. « Free Energy Score Spaces : Using Generative Information in Discriminative Classifiers ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34, no 7 (juillet 2012) : 1249–62. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2011.241.
Texte intégralFisch, Dominik, Edgar Kalkowski et Bernhard Sick. « Knowledge Fusion for Probabilistic Generative Classifiers with Data Mining Applications ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 26, no 3 (mars 2014) : 652–66. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2013.20.
Texte intégralSimon, Judy. « Image Augmentation based on GAN deep learning approach with Textual Content Descriptors ». September 2021 3, no 3 (1 novembre 2021) : 210–25. http://dx.doi.org/10.36548/jitdw.2021.3.005.
Texte intégralEpshteyn, A., et G. DeJong. « Generative Prior Knowledge for Discriminative Classification ». Journal of Artificial Intelligence Research 27 (25 septembre 2006) : 25–53. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1934.
Texte intégralWang, Liwei, Xiong Li, Zhuowen Tu et Jiaya Jia. « Discriminative Clustering via Generative Feature Mapping ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, no 1 (20 septembre 2021) : 1162–68. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8305.
Texte intégralMontero, Alberto, Elisenda Bonet-Carne et Xavier Paolo Burgos-Artizzu. « Generative Adversarial Networks to Improve Fetal Brain Fine-Grained Plane Classification ». Sensors 21, no 23 (29 novembre 2021) : 7975. http://dx.doi.org/10.3390/s21237975.
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 intégralFisch, Dominik, Christian Gruhl, Edgar Kalkowski, Bernhard Sick et Seppo J. Ovaska. « Towards automation of knowledge understanding : An approach for probabilistic generative classifiers ». Information Sciences 370-371 (novembre 2016) : 476–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2016.08.016.
Texte intégralLi, Yuanzhang, Yaxiao Wang, Ye Wang, Lishan Ke et Yu-an Tan. « A feature-vector generative adversarial network for evading PDF malware classifiers ». Information Sciences 523 (juin 2020) : 38–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.02.075.
Texte intégralWang, Tianshi, Li Liu, Huaxiang Zhang, Long Zhang et Xiuxiu Chen. « Joint Character-Level Convolutional and Generative Adversarial Networks for Text Classification ». Complexity 2020 (30 avril 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8516216.
Texte intégralSandouka, Soha B., Yakoub Bazi, Haikel Alhichri et Naif Alajlan. « Unified Generative Adversarial Networks for Multidomain Fingerprint Presentation Attack Detection ». Entropy 23, no 8 (21 août 2021) : 1089. http://dx.doi.org/10.3390/e23081089.
Texte intégralSubedi, Bharat, V. E. Sathishkumar, V. Maheshwari, M. Sandeep Kumar, Prabhu Jayagopal et Shaikh Muhammad Allayear. « Feature Learning-Based Generative Adversarial Network Data Augmentation for Class-Based Few-Shot Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (21 juillet 2022) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9710667.
Texte intégralLiakos, Konstantinos G., Georgios K. Georgakilas, Fotis C. Plessas et Paris Kitsos. « GAINESIS : Generative Artificial Intelligence NEtlists SynthesIS ». Electronics 11, no 2 (13 janvier 2022) : 245. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11020245.
Texte intégralLevine, AB, J. Peng, SJM Jones, A. Bashashati et S. Yip. « Synthesis of glioma histopathology images using generative adversarial networks ». Canadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques 48, s1 (mai 2021) : S3. http://dx.doi.org/10.1017/cjn.2021.91.
Texte intégralGraña, Manuel, Leire Ozaeta et Darya Chyzhyk. « Resting State Effective Connectivity Allows Auditory Hallucination Discrimination ». International Journal of Neural Systems 27, no 05 (3 mai 2017) : 1750019. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065717500198.
Texte intégralNan, Zhixiong, Yang Liu, Nanning Zheng et Song-Chun Zhu. « Recognizing Unseen Attribute-Object Pair with Generative Model ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 8811–18. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33018811.
Texte intégralChen, Zhijun, Jingming Zhang, Yishi Zhang et Zihao Huang. « Traffic Accident Data Generation Based on Improved Generative Adversarial Networks ». Sensors 21, no 17 (27 août 2021) : 5767. http://dx.doi.org/10.3390/s21175767.
Texte intégralXu, Tingting, Ye Zhao et Xueliang Liu. « Dual Generative Network with Discriminative Information for Generalized Zero-Shot Learning ». Complexity 2021 (28 février 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6656797.
Texte intégralPeppes, Nikolaos, Theodoros Alexakis, Evgenia Adamopoulou et Konstantinos Demestichas. « The Effectiveness of Zero-Day Attacks Data Samples Generated via GANs on Deep Learning Classifiers ». Sensors 23, no 2 (12 janvier 2023) : 900. http://dx.doi.org/10.3390/s23020900.
Texte intégralAvdoshin, S. M., D. V. Pantiukhin, I. M. Voronkov, A. N. Nazarov, V. I. Muhamadiev, M. K. Gordenko, Nhich Van Dam et Ngoc Diep Nguyen. « Analysis of Neural Network Intrusion Detection Methods and Datasets for their Training ». Informacionnye Tehnologii 28, no 12 (14 décembre 2022) : 644–53. http://dx.doi.org/10.17587/it.28.644-653.
Texte intégralZhen, Hao, Yucheng Shi, Jidong J. Yang et Javad Mohammadpour Vehni. « Co-supervised learning paradigm with conditional generative adversarial networks for sample-efficient classification ». Applied Computing and Intelligence 3, no 1 (2022) : 13–26. http://dx.doi.org/10.3934/aci.2023002.
Texte intégralLee, Jeongmin, Younkyoung Yoon et Junseok Kwon. « Generative Adversarial Network for Class-Conditional Data Augmentation ». Applied Sciences 10, no 23 (26 novembre 2020) : 8415. http://dx.doi.org/10.3390/app10238415.
Texte intégralFaysal, Atik, Wai Keng Ngui, Meng Hee Lim et Mohd Salman Leong. « Noise Eliminated Ensemble Empirical Mode Decomposition Scalogram Analysis for Rotating Machinery Fault Diagnosis ». Sensors 21, no 23 (4 décembre 2021) : 8114. http://dx.doi.org/10.3390/s21238114.
Texte intégralLa Salvia, Marco, Emanuele Torti, Raquel Leon, Himar Fabelo, Samuel Ortega, Beatriz Martinez-Vega, Gustavo M. Callico et Francesco Leporati. « Deep Convolutional Generative Adversarial Networks to Enhance Artificial Intelligence in Healthcare : A Skin Cancer Application ». Sensors 22, no 16 (17 août 2022) : 6145. http://dx.doi.org/10.3390/s22166145.
Texte intégralBhuvaneswari, M. « Gaussian mixture model : An application to parameter estimation and medical image classification ». Journal of Scientific and Innovative Research 5, no 3 (25 juin 2016) : 100–105. http://dx.doi.org/10.31254/jsir.2016.5308.
Texte intégralShroff, Jugal, Rahee Walambe, Sunil Kumar Singh et Ketan Kotecha. « Enhanced Security Against Volumetric DDoS Attacks Using Adversarial Machine Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (11 mars 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5757164.
Texte intégralOstovan, Mahdi, Sadegh Samadi et Alireza Kazemi. « Generation of Human Micro-Doppler Signature Based on Layer-Reduced Deep Convolutional Generative Adversarial Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (12 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7365544.
Texte intégralAl-Qaderi, Mohammad, Elfituri Lahamer et Ahmad Rad. « A Two-Level Speaker Identification System via Fusion of Heterogeneous Classifiers and Complementary Feature Cooperation ». Sensors 21, no 15 (28 juillet 2021) : 5097. http://dx.doi.org/10.3390/s21155097.
Texte intégralAndrade, Daniel, Akihiro Tamura et Masaaki Tsuchida. « Analysis of the Use of Background Distribution for Naive Bayes Classifiers ». Journal of Intelligent Systems 28, no 2 (24 avril 2019) : 259–73. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2017-0016.
Texte intégralGangal, Varun, Abhinav Arora, Arash Einolghozati et Sonal Gupta. « Likelihood Ratios and Generative Classifiers for Unsupervised Out-of-Domain Detection in Task Oriented Dialog ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 05 (3 avril 2020) : 7764–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6280.
Texte intégralXue, Jing-Hao, et D. Michael Titterington. « Comment on “On Discriminative vs. Generative Classifiers : A Comparison of Logistic Regression and Naive Bayes” ». Neural Processing Letters 28, no 3 (26 octobre 2008) : 169–87. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-008-9088-7.
Texte intégralWang, Guangxing, et Peng Ren. « Hyperspectral Image Classification with Feature-Oriented Adversarial Active Learning ». Remote Sensing 12, no 23 (26 novembre 2020) : 3879. http://dx.doi.org/10.3390/rs12233879.
Texte intégralKaiser, Christian, Matthias Schaufelberger, Reinald Peter Kühle, Andreas Wachter, Frederic Weichel, Niclas Hagen, Friedemann Ringwald et al. « Generative-Adversarial-Network-Based Data Augmentation for the Classification of Craniosynostosis ». Current Directions in Biomedical Engineering 8, no 2 (1 août 2022) : 17–20. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2022-1005.
Texte intégralForster, Dennis, Abdul-Saboor Sheikh et Jörg Lücke. « Neural Simpletrons : Learning in the Limit of Few Labels with Directed Generative Networks ». Neural Computation 30, no 8 (août 2018) : 2113–74. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01100.
Texte intégralCutellic, Pierre. « Towards encoding shape features with visual event-related potential based brain–computer interface for generative design ». International Journal of Architectural Computing 17, no 1 (mars 2019) : 88–102. http://dx.doi.org/10.1177/1478077119832465.
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 intégralWang, Chenyue, Linlin Zhang, Kai Zhao, Xuhui Ding et Xusheng Wang. « AdvAndMal : Adversarial Training for Android Malware Detection and Family Classification ». Symmetry 13, no 6 (17 juin 2021) : 1081. http://dx.doi.org/10.3390/sym13061081.
Texte intégralHeesch, Mateusz, Michał Dziendzikowski, Krzysztof Mendrok et Ziemowit Dworakowski. « Diagnostic-Quality Guided Wave Signals Synthesized Using Generative Adversarial Neural Networks ». Sensors 22, no 10 (19 mai 2022) : 3848. http://dx.doi.org/10.3390/s22103848.
Texte intégralLi, Jie, Boyu Zhao, Kai Wu, Zhicheng Dong, Xuerui Zhang et Zhihao Zheng. « A Representation Generation Approach of Transmission Gear Based on Conditional Generative Adversarial Network ». Actuators 10, no 5 (23 avril 2021) : 86. http://dx.doi.org/10.3390/act10050086.
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