becker > generative

закладки (спрятать)9
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Hyperspherical VAE | Nicola De Cao
https://nicola-decao.github.io/s-vae.html
5 лет назад , @becker
vae
variational
autoencoder
auto
encoder
generative
model
afcs
bayes
bayesian
vaevariationalautoencoderautoencodergenerativemodelafcsbayesbayesian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Can variational autoencoders (VAE) beat generative adversarial networks (GAN) in image generation or in doing other tasks on an image? - Quora
https://www.quora.com/Can-variational-autoencoders-VAE-beat-generative-adversarial-networks-GAN-in-image-generation-or-in-doing-other-tasks-on-an-image
5 лет назад , @becker
varitional
autoencoder
auto
encoder
var
gan
generative
adversarial
model
vs
beat
image
generation
afcs
varitionalautoencoderautoencodervargangenerativeadversarialmodelvsbeatimagegenerationafcs
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3Flow-based Deep Generative Models
https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/10/13/flow-based-deep-generative-models.html
5 лет назад , @becker
flow
based
generative
model
var
gan
flowbasedgenerativemodelvargan
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Gaussian Mixture VAE: Lessons in Variational Inference, Generative Models, and Deep Nets - Rui Shu
http://ruishu.io/2016/12/25/gmvae/
5 лет назад , @becker
vae
deep
learning
generative
gaussian
mixture
variational
auto
encoder
vaedeeplearninggenerativegaussianmixturevariationalautoencoder
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Generating Large Images from Latent Vectors | 大トロ
http://blog.otoro.net/2016/04/01/generating-large-images-from-latent-vectors/
5 лет назад , @becker
latent
vectors
generative
model
models
auto
encoder
autoencoder
variational
va
latentvectorsgenerativemodelmodelsautoencoderautoencodervariationalva
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)24
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Longitudinal variational autoencoder
S. Ramchandran, G. Tikhonov, K. Kujanpää, M. Koskinen, и H. Lähdesmäki. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, стр. 3898--3906. PMLR, (2021)
2 лет назад , @becker
imputation
gain
missing
data
generative
model
net
nn
deep
learning
autoencoder
variational
longitudinal
temporal
timeseries
time
series
citedby:scholar:count:6
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
imputationgainmissingdatagenerativemodelnetnndeeplearningautoencodervariationallongitudinaltemporaltimeseriestimeseriescitedby:scholar:count:6citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Gain: Missing data imputation using generative adversarial nets
J. Yoon, J. Jordon, и M. Schaar. International conference on machine learning, стр. 5689--5698. PMLR, (2018)
2 лет назад , @becker
imputation
gain
missing
data
generative
model
adversarial
net
nn
deep
learning
citedby:scholar:count:468
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
imputationgainmissingdatagenerativemodeladversarialnetnndeeplearningcitedby:scholar:count:468citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Causal effect inference with deep latent-variable models
C. Louizos, U. Shalit, J. Mooij, D. Sontag, R. Zemel, и M. Welling. Advances in neural information processing systems, (2017)
2 лет назад , @becker
variational
autoencoder
auto
enocoder
latent
variable
causal
effect
inference
deep
learning
generative
model
citedby:scholar:count:360
citedby:scholar:timestamp:2022-2-25
variationalautoencoderautoenocoderlatentvariablecausaleffectinferencedeeplearninggenerativemodelcitedby:scholar:count:360citedby:scholar:timestamp:2022-2-25
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Clustergan: Latent space clustering in generative adversarial networks
S. Mukherjee, H. Asnani, E. Lin, и S. Kannan. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33, стр. 4610--4617. (2019)
3 лет назад , @becker
adversarial
citedby:scholar:count:128
citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
cluster
clustering
gan
generative
latent
network
neural
project:bmbf
space
unsupervised
adversarialcitedby:scholar:count:128citedby:scholar:timestamp:2021-7-20clusterclusteringgangenerativelatentnetworkneuralproject:bmbfspaceunsupervised
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Training generative adversarial networks with limited data
T. Karras, M. Aittala, J. Hellsten, S. Laine, J. Lehtinen, и T. Aila. arXiv preprint arXiv:2006.06676, (2020)
3 лет назад , @becker
training
generative
adversarial
networks
gan
limited
data
small
datasets
set
model
neural
network
deep
learning
citedby:scholar:count:128
citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
traininggenerativeadversarialnetworksganlimiteddatasmalldatasetssetmodelneuralnetworkdeeplearningcitedby:scholar:count:128citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Machine learning for perturbational single-cell omics
Y. Ji, M. Lotfollahi, F. Wolf, и F. Theis. Cell Systems, 12 (6): 522--537 (2021)
3 лет назад , @becker
single
cell
perturbation
survey
deep
learning
review
theis
wolf
machine
background
knowledge
integration
generative
modeling
models
model
omics
multi
multiomics
singlecellperturbationsurveydeeplearningreviewtheiswolfmachinebackgroundknowledgeintegrationgenerativemodelingmodelsmodelomicsmultimultiomics
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Inference attacks on genomic data based on probabilistic graphical models
Z. He, и J. Zhou. Big Data Mining and Analytics, 3 (3): 225--233 (2020)
4 лет назад , @becker
generative
model
attack
privacy
probabilistic
inference
Bayes
Bayesian
generativemodelattackprivacyprobabilisticinferenceBayesBayesian
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Learning hierarchical features from deep generative models
S. Zhao, J. Song, и S. Ermon. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70, стр. 4091--4099. JMLR. org, (2017)
4 лет назад , @becker
alan
generative
model
models
nalab
alangenerativemodelmodelsnalab
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1scGen predicts single-cell perturbation responses
M. Lotfollahi, F. Wolf, и F. Theis. Nature Methods, 16 (8): 715--721 (2019)
5 лет назад , @becker
afcs
arithmetics
autoencoder
cell
expression
gene
generative
genes
latent
model
single
space
variational
afcsarithmeticsautoencodercellexpressiongenegenerativegeneslatentmodelsinglespacevariational
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Hyperspherical Variational Auto-Encoders
T. Davidson, L. Falorsi, N. De Cao, T. Kipf, и J. Tomczak. 34th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-18), (2018)
5 лет назад , @becker
afcs
auto
autoencoder
bayes
bayesian
encoder
generative
model
related
vae
variational
work
afcsautoautoencoderbayesbayesianencodergenerativemodelrelatedvaevariationalwork
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Single-Cell Data Analysis Using MMD Variational Autoencoder for a More Informative Latent Representation
C. Zhang. bioRxiv, (2019)
5 лет назад , @becker
afcs
auto
bayes
bayesian
cell
cytof
encoder
generative
model
singel
vae
veriation
afcsautobayesbayesiancellcytofencodergenerativemodelsingelvaeveriation
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Gaussian Process Prior Variational Autoencoders
F. Casale, A. Dalca, L. Saglietti, J. Listgarten, и N. Fusi. Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 10369--10380. (2018)
5 лет назад , @becker
auto
autoencoder
comparison
encoder
gaussian
generative
model
network
neural
nips
nn
prior
process
time
vae
variation
autoautoencodercomparisonencodergaussiangenerativemodelnetworkneuralnipsnnpriorprocesstimevaevariation
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Wasserstein GAN-Based Small-Sample Augmentation for New-Generation Artificial Intelligence: A Case Study of Cancer-Staging Data in Biology
Y. Liu, Y. Zhou, X. Liu, F. Dong, C. Wang, и Z. Wang. Engineering, 5 (1): 156 - 163 (2019)
5 лет назад , @becker
adversarial
afcs
augmentation
data
gan
generative
model
network
neural
nn
adversarialafcsaugmentationdatagangenerativemodelnetworkneuralnn
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Learning structured output representation using deep conditional generative models
K. Sohn, H. Lee, и X. Yan. Advances in neural information processing systems, стр. 3483--3491. (2015)
5 лет назад , @becker
afcs
autoencoder
cvae
deep
generative
model
network
neural
nn
var
variational
afcsautoencodercvaedeepgenerativemodelnetworkneuralnnvarvariational
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Multimodal generative models for scalable weakly-supervised learning
M. Wu, и N. Goodman. Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 5575--5585. (2018)
5 лет назад , @becker
autoencoder
generative
modal
model
multi
multimodal
nips
vae
variational
autoencodergenerativemodalmodelmultimultimodalnipsvaevariational
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Deep generative models of genetic variation capture the effects of mutations
A. Riesselman, J. Ingraham, и D. Marks. Nature Methods, 15 (10): 816--822 (2018)
5 лет назад , @becker
afcs
background
cvae
deep
gan
generative
genetics
information
knowledge
models
mutations
vae
afcsbackgroundcvaedeepgangenerativegeneticsinformationknowledgemodelsmutationsvae
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Generative modeling and latent space arithmetics predict single-cell perturbation response across cell types, studies and species
M. Lotfollahi, F. Wolf, и F. Theis. bioRxiv, (2018)
5 лет назад , @becker
afcs
bayesian
cell
cvae
gan
generative
model
response
single
vae
afcsbayesiancellcvaegangenerativemodelresponsesinglevae
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Bayesian deep learning for single-cell analysis
G. Way, и C. Greene. Nature methods, 15 (12): 1009 (2018)
5 лет назад , @becker
afcs
auto
cell
encoder
generative
model
single
variational
afcsautocellencodergenerativemodelsinglevariational
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Deep generative modeling for single-cell transcriptomics
R. Lopez, J. Regier, M. Cole, M. Jordan, и N. Yosef. Nature Methods, 15 (12): 1053--1058 (2018)
5 лет назад , @becker
acfs
bayesian
cell
generative
model
singel
vae
acfsbayesiancellgenerativemodelsingelvae
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Classification Accuracy Score for Conditional Generative Models
S. Ravuri, и O. Vinyals. (2019)cite arxiv:1905.10887.
5 лет назад , @becker
afcs
classification
conditional
gan
generative
model
vae
afcsclassificationconditionalgangenerativemodelvae
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)9
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Hyperspherical VAE | Nicola De Cao

1Can variational autoencoders (VAE) beat generative adversarial networks (GAN) in image generation or in doing other tasks on an image? - Quora

3Flow-based Deep Generative Models

1Gaussian Mixture VAE: Lessons in Variational Inference, Generative Models, and Deep Nets - Rui Shu

1Generating Large Images from Latent Vectors | 大トロ

публикации (спрятать)24
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Longitudinal variational autoencoder

3Gain: Missing data imputation using generative adversarial nets

4Causal effect inference with deep latent-variable models

2Clustergan: Latent space clustering in generative adversarial networks

4Training generative adversarial networks with limited data

1Machine learning for perturbational single-cell omics

2Inference attacks on genomic data based on probabilistic graphical models

2Learning hierarchical features from deep generative models

1scGen predicts single-cell perturbation responses

3Hyperspherical Variational Auto-Encoders

1Single-Cell Data Analysis Using MMD Variational Autoencoder for a More Informative Latent Representation

3Gaussian Process Prior Variational Autoencoders

1Wasserstein GAN-Based Small-Sample Augmentation for New-Generation Artificial Intelligence: A Case Study of Cancer-Staging Data in Biology

2Learning structured output representation using deep conditional generative models

4Multimodal generative models for scalable weakly-supervised learning

1Deep generative models of genetic variation capture the effects of mutations

1Generative modeling and latent space arithmetics predict single-cell perturbation response across cell types, studies and species

1Bayesian deep learning for single-cell analysis

1Deep generative modeling for single-cell transcriptomics

3Classification Accuracy Score for Conditional Generative Models

просмотр

сходные по теме тэги

концепции

тэги

закладки (спрятать)9 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)24 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

тэги

закладки (спрятать)9
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)24
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...