Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"Ahn, Jay"'
Autor:
Ahn, Jay, Khosmood, Foaad
Despite some recent advances, automatic text summarization remains unreliable, elusive, and of limited practical use in applications. Two main problems with current summarization methods are well known: evaluation and factual consistency. To address
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.04869
In this paper, we explore machine translation improvement via Generative Adversarial Network (GAN) architecture. We take inspiration from RelGAN, a model for text generation, and NMT-GAN, an adversarial machine translation model, to implement a model
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.15166
Autor:
Ahn, Jay 1, Duran, Melissa 1, Syldort, Samantha 1, Rizvi, Asad 2, D'Antoni, Anthony V. 3, Johal, Jaspreet 4, Iwanaga, Joe 2, ∗, Oskouian, Rod J. 2, Tubbs, R. Shane 2, 4
Publikováno v:
In World Neurosurgery October 2018 118:197-202
Autor:
Seo, Sung Min a, 1, Kang, Tae June b, 1, Kim, Youndong c, Kim, Namyeon d, Ahn, Jay e, Kim, Tae Woo f, Kim, Yong Hyup g, Ryu, Sung Ho c, Park, Young June a, ⁎
Publikováno v:
In Sensors & Actuators: B. Chemical February 2014 191:800-805
Publikováno v:
Science of Advanced Materials. 8:1172-1176
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.