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...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Ročník 55; číslo 12; s. 841
Hlavní autori: Hong, Sungchul, An, Seunghwan, Jeon, Jong-June
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!
Najprv sa musíte prihlásiť.