Výsledky vyhľadávania - Variational Autoen-coder*

Alternativne vyhľadávanie:

  1. 1

    Learning Based Joint Coding-Modulation for Digital Semantic Communication Systems Autor Bo, Yufei, Duan, Yiheng, Shao, Shuo, Tao, Meixia

    Vydavateľské údaje: IEEE 01.11.2022
    “…In learning-based semantic communications, neural networks have replaced different building blocks in traditional communication systems. However, the digital…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  2. 2

    Probabilistic Autoencoder Using Fisher Information Autor Zacherl, Johannes, Frank, Philipp, Enßlin, Torsten A.

    ISSN: 1099-4300, 1099-4300
    Vydavateľské údaje: Switzerland MDPI AG 06.12.2021
    Vydané v Entropy (Basel, Switzerland) (06.12.2021)
    “… Variational autoencoders (VAEs) are neural networks that are able to represent the essential information of a high dimensional data set in a low dimensional latent space, which have a probabilistic interpretation…”
    Získať plný text
    Journal Article
  3. 3

    Scalable Variational Quantum Circuits for Autoencoder-based Drug Discovery Autor Li, Junde, Ghosh, Swaroop

    ISSN: 1558-1101
    Vydavateľské údaje: EDAA 14.03.2022
    “… Variational autoencoder is one of the computer-aided design methods which explores the chemical space based on an existing molecular dataset…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  4. 4

    Whole Heart Segmentation Using 3D FM-Pre-ResNet Encoder–Decoder Based Architecture with Variational Autoencoder Regularization Autor Habijan, Marija, Galić, Irena, Leventić, Hrvoje, Romić, Krešimir

    ISSN: 2076-3417, 2076-3417
    Vydavateľské údaje: Basel MDPI AG 2021
    Vydané v Applied sciences (2021)
    “…An accurate whole heart segmentation (WHS) on medical images, including computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) images, plays a crucial role in…”
    Získať plný text
    Journal Article
  5. 5

    Posterior Collapse in Variational Gradient Origin Networks Autor Clapham, Peter, Grzes, Marek

    ISSN: 1946-0759
    Vydavateľské údaje: IEEE 15.12.2023
    “… While it is known to occur in Variational Autoencoders (VAEs), it is unknown whether it occurs in Variational Gradient Origin Networks (VGONs…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  6. 6

    Exploring deep generative models for improved data generation in hypertrophic cardiomyopathy Autor Rayavarapu, Swarajya Madhuri, Rao, Gottapu Sasibhushana

    ISSN: 1390-650X, 1390-860X
    Vydavateľské údaje: Cuenca Universidad Politécnica Salesiana del Ecuador 01.07.2025
    Vydané v INGENIUS (01.07.2025)
    “… This study evaluates several generative models, including Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs…”
    Získať plný text
    Journal Article
  7. 7

    Unsupervised Hybrid Deep Generative Models for Photovoltaic Synthetic Data Generation Autor Rosa de Jesus, Dan A., Mandal, Paras, Senjyu, Tomonobu, Kamalasadan, Sukumar

    ISSN: 1944-9933
    Vydavateľské údaje: IEEE 26.07.2021
    “…) synthetic data generation problems by exploring Deep Generative Model (DGM) that combines Variational Autoencoders (VAE…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  8. 8

    Accented Text-to-Speech Synthesis with a Conditional Variational Autoencoder Autor Melechovsky, Jan, Mehrish, Ambuj, Sisman, Berrak, Herremans, Dorien

    ISSN: 2159-3450
    Vydavateľské údaje: IEEE 01.12.2024
    Vydané v TENCON ... IEEE Region Ten Conference (01.12.2024)
    “… This paper introduces a novel and efficient framework for accented Text-to-Speech (TTS) synthesis based on a Conditional Variational Autoencoder…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  9. 9

    Matrix Completion with Variational Graph Autoencoders: Application in Hyperlocal Air Quality Inference Autor Do, Tien Huu, Minh Nguyen, Duc, Tsiligianni, Evaggelia, Aguirre, Angel Lopez, Panzica La Manna, Valerio, Pasveer, Frank, Philips, Wilfried, Deligiannis, Nikos

    ISSN: 2379-190X
    Vydavateľské údaje: IEEE 01.05.2019
    “… We formulate air quality inference in this setting as a graph-based matrix completion problem and propose a novel variational model based on graph convolutional autoencoders…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  10. 10

    Task-Oriented Connectivity for Networked Robotics with Generative AI and Semantic Communications Autor Li, Peizheng, Aijaz, Adnan

    ISSN: 2833-0587
    Vydavateľské údaje: IEEE 19.05.2025
    “…The convergence of robotics, advanced communication networks, and artificial intelligence (AI) holds the promise of transforming industries through fully…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  11. 11

    A decision support system for online predictive maintenance of distribution transformers Autor Kampourakis, Manthos, Fiotakis, Giorgos, Livieris, Ioannis E., Fourakis, Spyros, Kyriakoulis, Nikos, Kokkorikos, Stefanos, Chondronasios, Apostolos

    Vydavateľské údaje: IEEE 20.07.2022
    “…Predictive maintenance of distribution transformers is generally considered a considerably challenging task, requiring the frequent inspection of specific…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  12. 12
  13. 13

    Deep Learning Anomaly Detection methods to passively detect COVID-19 from Audio Autor Murthy, Shreesha Narasimha, Agu, Emmanuel

    Vydavateľské údaje: IEEE 01.09.2021
    “…The world has been severely affected by COVID-19, an infectious disease caused by the SARS-Cov-2 coronavirus. COVID-19 incubates in a patient for 7 days before…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  14. 14

    Graph Embedding For Link Prediction Using Residual Variational Graph Autoencoders Autor Keser, Reyhan Kevser, Nallbani, Indrit, Calik, Nurullah, Ayanzadeh, Aydin, Tgreyin, Behcet Ugur

    Vydavateľské údaje: IEEE 05.10.2020
    “… In this paper, we propose a novel graph embedding method called Residual Variational Graph Autoencoder (RVGAE…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  15. 15

    Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Text Autor Guo, Chuan, Zou, Shihao, Zuo, Xinxin, Wang, Sen, Ji, Wei, Li, Xingyu, Cheng, Li

    ISSN: 1063-6919
    Vydavateľské údaje: IEEE 01.06.2022
    “… This is followed by our text2motion module using temporal variational autoen-coder to synthesize a diverse set of human motions of the sampled lengths…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  16. 16

    Predictive Coding with Topographic Variational Autoencoders Autor Keller, T. Anderson, Welling, Max

    ISSN: 2473-9944
    Vydavateľské údaje: IEEE 01.10.2021
    “… In this work, we show how the equivariant capsules learned by a Topographic Variational Autoen-coder can be extended to fit within the predictive coding framework by treating the slow rolling…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  17. 17

    Disentanglement Learning for Variational Autoencoders Applied to Audio-Visual Speech Enhancement Autor Carbajal, Guillaume, Richter, Julius, Gerkmann, Timo

    ISSN: 1947-1629
    Vydavateľské údaje: IEEE 17.10.2021
    “… Variational autoen-coders have then been conditioned on a label describing a high-level speech attribute (e.g. speech activity…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  18. 18

    On Explainability and Sensor-Adaptability of a Robot Tactile Texture Representation Using a Two-Stage Recurrent Networks Autor Gao, Ruihan, Tian, Tian, Lin, Zhiping, Wu, Yan

    ISSN: 2153-0866
    Vydavateľské údaje: IEEE 27.09.2021
    “…The ability to simultaneously distinguish objects, materials, and their associated physical properties is one fundamental function of the sense of touch…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  19. 19

    Magnetotelluric Data Inversion Using Subdomain Encoding Scheme with Variational Autoencoder Autor Zhou, Hongyu, Guo, Rui, Li, Maokun, Yang, Fan, Xu, Shenheng, Abubakar, Aria

    ISSN: 1947-1491
    Vydavateľské údaje: IEEE 23.07.2023
    “…A 2D inversion scheme based on variational autoen-coder (VAE) is applied to magnetotelluric (MT) data inversion…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..
  20. 20

    Learning-based Adaptive Sampling for Manipulator Motion Planning Autor Gaebert, Carl, Thomas, Ulrike

    ISSN: 2161-8089
    Vydavateľské údaje: IEEE 20.08.2022
    “…Fast generation of optimized robot motions is crucial for achieving fluent cooperation in shared workspaces. Established sampling-based motion planning…”
    Získať plný text
    Konferenčný príspevok..