Artykuły w czasopismach na temat „Deep Generatve Models”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Deep Generatve Models”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Mehmood, Rayeesa, Rumaan Bashir i Kaiser J. Giri. "Deep Generative Models: A Review". Indian Journal Of Science And Technology 16, nr 7 (21.02.2023): 460–67. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i7.2296.
Pełny tekst źródłaRagoza, Matthew, Tomohide Masuda i David Ryan Koes. "Generating 3D molecules conditional on receptor binding sites with deep generative models". Chemical Science 13, nr 9 (2022): 2701–13. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc05976a.
Pełny tekst źródłaSalakhutdinov, Ruslan. "Learning Deep Generative Models". Annual Review of Statistics and Its Application 2, nr 1 (10.04.2015): 361–85. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-statistics-010814-020120.
Pełny tekst źródłaPartaourides, Harris, i Sotirios P. Chatzis. "Asymmetric deep generative models". Neurocomputing 241 (czerwiec 2017): 90–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.028.
Pełny tekst źródłaChangsheng Du, Changsheng Du, Yong Li Changsheng Du i Ming Wen Yong Li. "G-DCS: GCN-Based Deep Code Summary Generation Model". 網際網路技術學刊 24, nr 4 (lipiec 2023): 965–73. http://dx.doi.org/10.53106/160792642023072404014.
Pełny tekst źródłaWu, Han. "Face image generation and feature visualization using deep convolutional generative adversarial networks". Journal of Physics: Conference Series 2634, nr 1 (1.11.2023): 012041. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2634/1/012041.
Pełny tekst źródłaBerrahal, Mohammed, Mohammed Boukabous, Mimoun Yandouzi, Mounir Grari i Idriss Idrissi. "Investigating the effectiveness of deep learning approaches for deep fake detection". Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, nr 6 (1.12.2023): 3853–60. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i6.6221.
Pełny tekst źródłaChe, Tong, Xiaofeng Liu, Site Li, Yubin Ge, Ruixiang Zhang, Caiming Xiong i Yoshua Bengio. "Deep Verifier Networks: Verification of Deep Discriminative Models with Deep Generative Models". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 8 (18.05.2021): 7002–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16862.
Pełny tekst źródłaScurto, Hugo, Thomas Similowski, Samuel Bianchini i Baptiste Caramiaux. "Probing Respiratory Care With Generative Deep Learning". Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 7, CSCW2 (28.09.2023): 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3610099.
Pełny tekst źródłaPrakash Patil, Et al. "GAN-Enhanced Medical Image Synthesis: Augmenting CXR Data for Disease Diagnosis and Improving Deep Learning Performance". Journal of Electrical Systems 19, nr 3 (25.01.2024): 53–61. http://dx.doi.org/10.52783/jes.651.
Pełny tekst źródłaCui, Bo, Guyue Hu i Shan Yu. "DeepCollaboration: Collaborative Generative and Discriminative Models for Class Incremental Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 2 (18.05.2021): 1175–83. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16204.
Pełny tekst źródłaPeng, Shi-Ping, Xin-Yu Yang i Yi Zhao. "Molecular Conditional Generation and Property Analysis of Non-Fullerene Acceptors with Deep Learning". International Journal of Molecular Sciences 22, nr 16 (23.08.2021): 9099. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22169099.
Pełny tekst źródłaZeng, Jinshan, Qi Chen, Yunxin Liu, Mingwen Wang i Yuan Yao. "StrokeGAN: Reducing Mode Collapse in Chinese Font Generation via Stroke Encoding". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 4 (18.05.2021): 3270–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16438.
Pełny tekst źródłaQiang, Zhenping, Libo He, Qinghui Zhang i Junqiu Li. "Face Inpainting with Deep Generative Models". International Journal of Computational Intelligence Systems 12, nr 2 (2019): 1232. http://dx.doi.org/10.2991/ijcis.d.191016.003.
Pełny tekst źródłaDu, Fang, Jiangshe Zhang, Junying Hu i Rongrong Fei. "Discriminative multi-modal deep generative models". Knowledge-Based Systems 173 (czerwiec 2019): 74–82. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.02.023.
Pełny tekst źródłaXu, Jungang, Hui Li i Shilong Zhou. "An Overview of Deep Generative Models". IETE Technical Review 32, nr 2 (20.12.2014): 131–39. http://dx.doi.org/10.1080/02564602.2014.987328.
Pełny tekst źródłaJørgensen, Peter B., Mikkel N. Schmidt i Ole Winther. "Deep Generative Models for Molecular Science". Molecular Informatics 37, nr 1-2 (styczeń 2018): 1700133. http://dx.doi.org/10.1002/minf.201700133.
Pełny tekst źródłaAhmad, Bilal, Jun Sun, Qi You, Vasile Palade i Zhongjie Mao. "Brain Tumor Classification Using a Combination of Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks". Biomedicines 10, nr 2 (21.01.2022): 223. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10020223.
Pełny tekst źródłaAndreu, Sergi, i 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, nr 1 (11.10.2022): 2–9. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v18i1.21941.
Pełny tekst źródłaKarimi, Mostafa, Arman Hasanzadeh i Yang Shen. "Network-principled deep generative models for designing drug combinations as graph sets". Bioinformatics 36, Supplement_1 (1.07.2020): i445—i454. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa317.
Pełny tekst źródłaHawkins-Hooker, Alex, Florence Depardieu, Sebastien Baur, Guillaume Couairon, Arthur Chen i David Bikard. "Generating functional protein variants with variational autoencoders". PLOS Computational Biology 17, nr 2 (26.02.2021): e1008736. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008736.
Pełny tekst źródłaHess, Moritz, Maren Hackenberg i Harald Binder. "Exploring generative deep learning for omics data using log-linear models". Bioinformatics 36, nr 20 (1.08.2020): 5045–53. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa623.
Pełny tekst źródłaTang, Keke, Jianpeng Wu, Weilong Peng, Yawen Shi, Peng Song, Zhaoquan Gu, Zhihong Tian i Wenping Wang. "Deep Manifold Attack on Point Clouds via Parameter Plane Stretching". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 2 (26.06.2023): 2420–28. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25338.
Pełny tekst źródłaHe, Yu, Shuai Li, Xin Wen i Jing Xu. "A High-Quality Sample Generation Method for Improving Steel Surface Defect Inspection". Sensors 24, nr 8 (20.04.2024): 2642. http://dx.doi.org/10.3390/s24082642.
Pełny tekst źródłaSamanta, Bidisha, Abir DE, Gourhari Jana, Pratim Kumar Chattaraj, Niloy Ganguly i Manuel Gomez Rodriguez. "NeVAE: A Deep Generative Model for Molecular Graphs". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 1110–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011110.
Pełny tekst źródłaYue, Yunpeng, Hai Liu, Xu Meng, Yinguang Li i Yanliang Du. "Generation of High-Precision Ground Penetrating Radar Images Using Improved Least Square Generative Adversarial Networks". Remote Sensing 13, nr 22 (15.11.2021): 4590. http://dx.doi.org/10.3390/rs13224590.
Pełny tekst źródłaHe, Junpeng, Lei Luo, Kun Xiao, Xiyu Fang i Yun Li. "Generate qualified adversarial attacks and foster enhanced models based on generative adversarial networks". Intelligent Data Analysis 26, nr 5 (5.09.2022): 1359–77. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216134.
Pełny tekst źródłaLiu, Yukai. "Data augmentation-based enhanced fingerprint recognition using deep convolutional generative adversarial network and diffusion models". Applied and Computational Engineering 52, nr 1 (27.03.2024): 8–13. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/52/20241115.
Pełny tekst źródłaLanusse, François, Rachel Mandelbaum, Siamak Ravanbakhsh, Chun-Liang Li, Peter Freeman i Barnabás Póczos. "Deep generative models for galaxy image simulations". Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 504, nr 4 (4.05.2021): 5543–55. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stab1214.
Pełny tekst źródłaWu, Zachary, Kadina E. Johnston, Frances H. Arnold i Kevin K. Yang. "Protein sequence design with deep generative models". Current Opinion in Chemical Biology 65 (grudzień 2021): 18–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.cbpa.2021.04.004.
Pełny tekst źródłaSensoy, Murat, Lance Kaplan, Federico Cerutti i Maryam Saleki. "Uncertainty-Aware Deep Classifiers Using Generative Models". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 5620–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6015.
Pełny tekst źródłaBejarano, Gissella, David DeFazio i Arti Ramesh. "Deep Latent Generative Models for Energy Disaggregation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 850–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301850.
Pełny tekst źródłaKalibhat, Neha Mukund, Yogesh Balaji i Soheil Feizi. "Winning Lottery Tickets in Deep Generative Models". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 9 (18.05.2021): 8038–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16980.
Pełny tekst źródłaOjeda, Cesar, Kostadin Cvejoski, Bodgan Georgiev, Christian Bauckhage, Jannis Schuecker i Ramses J. Sanchez. "Learning Deep Generative Models for Queuing Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 10 (18.05.2021): 9214–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17112.
Pełny tekst źródłaBerns, Sebastian. "Increasing the Diversity of Deep Generative Models". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 11 (28.06.2022): 12870–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21572.
Pełny tekst źródłaSuzuki, Masahiro, i Yutaka Matsuo. "A survey of multimodal deep generative models". Advanced Robotics 36, nr 5-6 (21.02.2022): 261–78. http://dx.doi.org/10.1080/01691864.2022.2035253.
Pełny tekst źródłaKang, Seokho, i Kyunghyun Cho. "Conditional Molecular Design with Deep Generative Models". Journal of Chemical Information and Modeling 59, nr 1 (17.07.2018): 43–52. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00263.
Pełny tekst źródłaImrie, Fergus, Anthony R. Bradley, Mihaela van der Schaar i Charlotte M. Deane. "Deep Generative Models for 3D Linker Design". Journal of Chemical Information and Modeling 60, nr 4 (20.03.2020): 1983–95. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.9b01120.
Pełny tekst źródłaBesedin, Andrey, Pierre Blanchart, Michel Crucianu i Marin Ferecatu. "Deep online classification using pseudo-generative models". Computer Vision and Image Understanding 201 (grudzień 2020): 103048. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2020.103048.
Pełny tekst źródłaBaillif, Benoit, Jason Cole, Patrick McCabe i Andreas Bender. "Deep generative models for 3D molecular structure". Current Opinion in Structural Biology 80 (czerwiec 2023): 102566. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbi.2023.102566.
Pełny tekst źródłaBehnia, Farnaz, Dominik Karbowski i Vadim Sokolov. "Deep generative models for vehicle speed trajectories". Applied Stochastic Models in Business and Industry 39, nr 5 (wrzesień 2023): 701–19. http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2816.
Pełny tekst źródłaJung, Steffen, i Margret Keuper. "Spectral Distribution Aware Image Generation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 2 (18.05.2021): 1734–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16267.
Pełny tekst źródłaBazarbaev, Manas, Tserenpurev Chuluunsaikhan, Hyoseok Oh, Ga-Ae Ryu, Aziz Nasridinov i Kwan-Hee Yoo. "Generation of Time-Series Working Patterns for Manufacturing High-Quality Products through Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network". Sensors 22, nr 1 (22.12.2021): 29. http://dx.doi.org/10.3390/s22010029.
Pełny tekst źródłaNye, Logan, Hamid Ghaednia i Joseph H. Schwab. "Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model." Journal of Clinical Oncology 41, nr 16_suppl (1.06.2023): e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Pełny tekst źródłaDu, Chuan, i Lei Zhang. "Adversarial Attack for SAR Target Recognition Based on UNet-Generative Adversarial Network". Remote Sensing 13, nr 21 (29.10.2021): 4358. http://dx.doi.org/10.3390/rs13214358.
Pełny tekst źródłaRojas-Campos, Adrian, Michael Langguth, Martin Wittenbrink i Gordon Pipa. "Deep learning models for generation of precipitation maps based on numerical weather prediction". Geoscientific Model Development 16, nr 5 (8.03.2023): 1467–80. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-16-1467-2023.
Pełny tekst źródłaShchetinin, Eugene Yu. "COMPUTER ALGORITHMS FOR SYNTHETIC IMAGES MODELLING BASED ON DIFFUSION MODELS". SOFT MEASUREMENTS AND COMPUTING 11/2, nr 72 (2023): 48–58. http://dx.doi.org/10.36871/2618-9976.2023.11-2.005.
Pełny tekst źródłaNaman and Sudha Narang, Chaudhary Sarimurrab, Ankita Kesari. "Human Face Generation using Deep Convolution Generative Adversarial Network". January 2021 7, nr 01 (29.01.2021): 114–20. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst070127.
Pełny tekst źródłaAkande, Timileyin Opeyemi, Oluwaseyi Omotayo Alabi i Julianah B. Oyinloye. "A Review of Generative Models for 3D Vehicle Wheel Generation and Synthesis". Journal of Computing Theories and Applications 2, nr 2 (21.03.2024): 148–68. http://dx.doi.org/10.62411/jcta.10125.
Pełny tekst źródłaSeong, Ju Yong, Seung-min Ji, Dong-hyun Choi, Seungjae Lee i Sungchul Lee. "Optimizing Generative Adversarial Network (GAN) Models for Non-Pneumatic Tire Design". Applied Sciences 13, nr 19 (25.09.2023): 10664. http://dx.doi.org/10.3390/app131910664.
Pełny tekst źródła