Articles de revues sur le sujet « Representation space / Latent space »
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Gat, Itai, Guy Lorberbom, Idan Schwartz et Tamir Hazan. « Latent Space Explanation by Intervention ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 679–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19948.
Texte intégralHuang, Yulei, Ziping Ma, Huirong Li et Jingyu Wang. « Dual Space Latent Representation Learning for Image Representation ». Mathematics 11, no 11 (31 mai 2023) : 2526. http://dx.doi.org/10.3390/math11112526.
Texte intégralJin Dai, Jin Dai, et Zhifang Zheng Jin Dai. « Disentangling Representation of Variational Autoencoders Based on Cloud Models ». 電腦學刊 34, no 6 (décembre 2023) : 001–14. http://dx.doi.org/10.53106/199115992023123406001.
Texte intégralNamatēvs, Ivars, Artūrs Ņikuļins, Anda Slaidiņa, Laura Neimane, Oskars Radziņš et Kaspars Sudars. « Towards Explainability of the Latent Space by Disentangled Representation Learning ». Information Technology and Management Science 26 (30 novembre 2023) : 41–48. http://dx.doi.org/10.7250/itms-2023-0006.
Texte intégralToledo-Marín, J. Quetzalcóatl, et James A. Glazier. « Using deep LSD to build operators in GANs latent space with meaning in real space ». PLOS ONE 18, no 6 (29 juin 2023) : e0287736. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0287736.
Texte intégralSang, Neil. « Does Time Smoothen Space ? Implications for Space-Time Representation ». ISPRS International Journal of Geo-Information 12, no 3 (9 mars 2023) : 119. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi12030119.
Texte intégralHeese, Raoul, Jochen Schmid, Michał Walczak et Michael Bortz. « Calibrated simplex-mapping classification ». PLOS ONE 18, no 1 (17 janvier 2023) : e0279876. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0279876.
Texte intégralYou, Cong-Zhe, Vasile Palade et Xiao-Jun Wu. « Robust structure low-rank representation in latent space ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 77 (janvier 2019) : 117–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2018.09.008.
Texte intégralBanyay, Gregory A., et Andrew S. Wixom. « Latent space representation method for structural acoustic assessments ». Journal of the Acoustical Society of America 155, no 3_Supplement (1 mars 2024) : A141. http://dx.doi.org/10.1121/10.0027092.
Texte intégralShrivastava, Aditya Divyakant, et Douglas B. Kell. « FragNet, a Contrastive Learning-Based Transformer Model for Clustering, Interpreting, Visualizing, and Navigating Chemical Space ». Molecules 26, no 7 (3 avril 2021) : 2065. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26072065.
Texte intégralChen, Man-Sheng, Ling Huang, Chang-Dong Wang et Dong Huang. « Multi-View Clustering in Latent Embedding Space ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 3513–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5756.
Texte intégralASEERVATHAM, SUJEEVAN. « A CONCEPT VECTOR SPACE MODEL FOR SEMANTIC KERNELS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 18, no 02 (avril 2009) : 239–72. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213009000123.
Texte intégralIraki, Tarek, et Norbert Link. « Generative models for capturing and exploiting the influence of process conditions on process curves ». Journal of Intelligent Manufacturing 33, no 2 (7 octobre 2021) : 473–92. http://dx.doi.org/10.1007/s10845-021-01846-4.
Texte intégralZheng, Chuankun, Ruzhang Zheng, Rui Wang, Shuang Zhao et Hujun Bao. « A Compact Representation of Measured BRDFs Using Neural Processes ». ACM Transactions on Graphics 41, no 2 (30 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1145/3490385.
Texte intégralAsai, Masataro, Hiroshi Kajino, Alex Fukunaga et Christian Muise. « Classical Planning in Deep Latent Space ». Journal of Artificial Intelligence Research 74 (9 août 2022) : 1599–686. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13768.
Texte intégralShang, Ronghua, Lujuan Wang, Fanhua Shang, Licheng Jiao et Yangyang Li. « Dual space latent representation learning for unsupervised feature selection ». Pattern Recognition 114 (juin 2021) : 107873. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107873.
Texte intégral周, 翊航. « Low-Rank Representation Algorithm Based on Latent Feature Space ». Computer Science and Application 11, no 04 (2021) : 1140–48. http://dx.doi.org/10.12677/csa.2021.114117.
Texte intégralTan, Zhen, Xiang Zhao, Yang Fang, Bin Ge et Weidong Xiao. « Knowledge Graph Representation via Similarity-Based Embedding ». Scientific Programming 2018 (15 juillet 2018) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6325635.
Texte intégralBae, Seho, Nizam Ud Din, Hyunkyu Park et Juneho Yi. « Exploiting an Intermediate Latent Space between Photo and Sketch for Face Photo-Sketch Recognition ». Sensors 22, no 19 (26 septembre 2022) : 7299. http://dx.doi.org/10.3390/s22197299.
Texte intégralKim, Jaein, Juwon Lee, Ungjin Jang, Seri Lee et Jooyoung Park. « PyTorch/Pyro Implementation for Representation of Motion in Latent Space ». Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 28, no 6 (31 décembre 2018) : 558–63. http://dx.doi.org/10.5391/jkiis.2018.28.6.558.
Texte intégralKirchoff, Kathryn E., Travis Maxfield, Alexander Tropsha et Shawn M. Gomez. « SALSA : Semantically-Aware Latent Space Autoencoder ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 12 (24 mars 2024) : 13211–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29221.
Texte intégralWu, Xiang, Huaibo Huang, Vishal M. Patel, Ran He et Zhenan Sun. « Disentangled Variational Representation for Heterogeneous Face Recognition ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 9005–12. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019005.
Texte intégralRaja, Vinayak, et Bhuvi Chopra. « Fostering Privacy in Collaborative Data Sharing via Auto-encoder Latent Space Embedding ». Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 4, no 1 (13 mai 2024) : 152–62. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.v4i1.129.
Texte intégralRaja, Vinayak, et BHUVI chopra. « Cultivating Privacy in Collaborative Data Sharing through Auto-encoder Latent Space Embeddings ». Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 3, no 1 (30 mars 2024) : 269–83. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.vol03.issue01.p283.
Texte intégralRaja, Vinayak, et Bhuvi Chopra. « Cultivating Privacy in Collaborative Data Sharing through Auto-encoder Latent Space Embeddings ». Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN:3006-4023 3, no 1 (30 mars 2024) : 371–91. http://dx.doi.org/10.60087/jaigs.v3i1.126.
Texte intégralLiao, Jiayu, Xiaolan Liu et Mengying Xie. « Inductive Latent Space Sparse and Low-rank Subspace Clustering Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2224, no 1 (1 avril 2022) : 012124. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2224/1/012124.
Texte intégralKarimi Mamaghan, Amir Mohammad, Andrea Dittadi, Stefan Bauer, Karl Henrik Johansson et Francesco Quinzan. « Diffusion-Based Causal Representation Learning ». Entropy 26, no 7 (28 juin 2024) : 556. http://dx.doi.org/10.3390/e26070556.
Texte intégralWinter, Robin, Floriane Montanari, Andreas Steffen, Hans Briem, Frank Noé et Djork-Arné Clevert. « Efficient multi-objective molecular optimization in a continuous latent space ». Chemical Science 10, no 34 (2019) : 8016–24. http://dx.doi.org/10.1039/c9sc01928f.
Texte intégralRivero, Daniel, Iván Ramírez-Morales, Enrique Fernandez-Blanco, Norberto Ezquerra et Alejandro Pazos. « Classical Music Prediction and Composition by Means of Variational Autoencoders ». Applied Sciences 10, no 9 (27 avril 2020) : 3053. http://dx.doi.org/10.3390/app10093053.
Texte intégralAhmed, Taufique, et Luca Longo. « Interpreting Disentangled Representations of Person-Specific Convolutional Variational Autoencoders of Spatially Preserving EEG Topographic Maps via Clustering and Visual Plausibility ». Information 14, no 9 (4 septembre 2023) : 489. http://dx.doi.org/10.3390/info14090489.
Texte intégralZhang, Jian, Jin Yuan, Chuanzhen Li et Bin Li. « An Inverse Design Framework for Isotropic Metasurfaces Based on Representation Learning ». Electronics 11, no 12 (10 juin 2022) : 1844. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11121844.
Texte intégralSha, Lei, et Thomas Lukasiewicz. « Text Attribute Control via Closed-Loop Disentanglement ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 12 (2024) : 190–209. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00640.
Texte intégralKhan, Shujaat. « Deep-Representation-Learning-Based Classification Strategy for Anticancer Peptides ». Mathematics 12, no 9 (27 avril 2024) : 1330. http://dx.doi.org/10.3390/math12091330.
Texte intégralBollon, Jordy, Michela Assale, Andrea Cina, Stefano Marangoni, Matteo Calabrese, Chiara Beatrice Salvemini, Jean Marc Christille, Stefano Gustincich et Andrea Cavalli. « Investigating How Reproducibility and Geometrical Representation in UMAP Dimensionality Reduction Impact the Stratification of Breast Cancer Tumors ». Applied Sciences 12, no 9 (22 avril 2022) : 4247. http://dx.doi.org/10.3390/app12094247.
Texte intégralSuo, Chuanzhe, Zhe Liu, Lingfei Mo et Yunhui Liu. « LPD-AE : Latent Space Representation of Large-Scale 3D Point Cloud ». IEEE Access 8 (2020) : 108402–17. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2999727.
Texte intégralYou, Cong-Zhe, Zhen-Qiu Shu et Hong-Hui Fan. « Non-negative sparse Laplacian regularized latent multi-view subspace clustering ». Journal of Algorithms & ; Computational Technology 15 (janvier 2021) : 174830262110249. http://dx.doi.org/10.1177/17483026211024904.
Texte intégralBjerrum, Esben, et Boris Sattarov. « Improving Chemical Autoencoder Latent Space and Molecular De Novo Generation Diversity with Heteroencoders ». Biomolecules 8, no 4 (30 octobre 2018) : 131. http://dx.doi.org/10.3390/biom8040131.
Texte intégralNguyễn, Tuấn, Nguyen Hai Hao, Dang Le Dinh Trang, Nguyen Van Tuan et Cao Van Loi. « Robust anomaly detection methods for contamination network data ». Journal of Military Science and Technology, no 79 (19 mai 2022) : 41–51. http://dx.doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.79.2022.41-51.
Texte intégralHu, Dou, Lingwei Wei, Yaxin Liu, Wei Zhou et Songlin Hu. « Structured Probabilistic Coding ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 11 (24 mars 2024) : 12491–501. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29142.
Texte intégralKoskinopoulou, Maria, Michail Maniadakis et Panos Trahanias. « Speed Adaptation in Learning from Demonstration through Latent Space Formulation ». Robotica 38, no 10 (17 octobre 2019) : 1867–79. http://dx.doi.org/10.1017/s0263574719001449.
Texte intégralCahani, Ilda, et Marcus Stiemer. « Mathematical optimization and machine learning to support PCB topology identification ». Advances in Radio Science 21 (1 décembre 2023) : 25–35. http://dx.doi.org/10.5194/ars-21-25-2023.
Texte intégralTytarenko, Andrii. « Multi-step prediction in linearized latent state spaces for representation learning ». System research and information technologies, no 3 (30 octobre 2022) : 139–48. http://dx.doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2022.3.09.
Texte intégralLiao, Chenxi, Masataka Sawayama et Bei Xiao. « Unsupervised learning reveals interpretable latent representations for translucency perception ». PLOS Computational Biology 19, no 2 (8 février 2023) : e1010878. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010878.
Texte intégralXie, Haoyu, Changqi Wang, Mingkai Zheng, Minjing Dong, Shan You, Chong Fu et Chang Xu. « Boosting Semi-Supervised Semantic Segmentation with Probabilistic Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 3 (26 juin 2023) : 2938–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25396.
Texte intégralCristovao, Paulino, Hidemoto Nakada, Yusuke Tanimura et Hideki Asoh. « Generating In-Between Images Through Learned Latent Space Representation Using Variational Autoencoders ». IEEE Access 8 (2020) : 149456–67. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3016313.
Texte intégralJang, Gye-Bong, et Sung-Bae Cho. « Feature Space Transformation for Fault Diagnosis of Rotating Machinery under Different Working Conditions ». Sensors 21, no 4 (18 février 2021) : 1417. http://dx.doi.org/10.3390/s21041417.
Texte intégralKumaran, Vikram, Bradford Mott et James Lester. « Generating Game Levels for Multiple Distinct Games with a Common Latent Space ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 15, no 1 (1 octobre 2020) : 102–8. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v15i1.7418.
Texte intégralKumaran, Vikram, Bradford Mott et James Lester. « Generating Game Levels for Multiple Distinct Games with a Common Latent Space ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 16, no 1 (1 octobre 2020) : 109–15. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v16i1.7485.
Texte intégralChen, Zhuo, Haimei Zhao, Chaoyue Wang, Bo Yuan et Xiu Li. « Dual Mapping of 2D StyleGAN for 3D-Aware Image Generation and Manipulation (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 21 (24 mars 2024) : 23458–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30428.
Texte intégralHajihassani, Omid, Omid Ardakanian et Hamzeh Khazaei. « Anonymizing Sensor Data on the Edge : A Representation Learning and Transformation Approach ». ACM Transactions on Internet of Things 3, no 1 (28 février 2022) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3485820.
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