Improving SMOTE via fusing conditional VAE for data-adaptive noise filtering Improving SMOTE via fusing conditional VAE for data-adaptive noise filtering
Recent advances in a generative neural network model extend the development of data augmentation methods. However, the augmentation methods based on the modern generative models fail to achieve notable improvement in class imbalance data compared to the conventional model, Synthetic Minority Oversam...
Uložené v:
| Vydané v: | Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Ročník 55; číslo 12; s. 841 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
New York
Springer US
01.08.2025
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 0924-669X, 1573-7497 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!