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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Ročník 55; číslo 12; s. 841 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.08.2025
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0924-669X, 1573-7497 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!