Zobrazeno 1 - 10
of 14
pro vyhledávání: '"Guyard, Frederic"'
Recently, convolutional auto-encoders (CAE) were introduced for image coding. They achieved performance improvements over the state-of-the-art JPEG2000 method. However, these performances were obtained using massive CAEs featuring a large number of p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.04448
In this paper we present a new approach to solve semi-supervised classification tasks for biomedical applications, involving a supervised autoencoder network. We create a network architecture that encodes labels into the latent space of an autoencode
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.10315
Publikováno v:
Pattern Recognition Volume 132, December 2022,108945
Anomaly detection in time series is a complex task that has been widely studied. In recent years, the ability of unsupervised anomaly detection algorithms has received much attention. This trend has led researchers to compare only learning-based meth
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.01637
Publikováno v:
KDD 2020, 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 23-27, 2020, San Diego, USA
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1093::3416bea50b294b847b8f1d598b760708
http://www.eurecom.fr/publication/6271
http://www.eurecom.fr/publication/6271
Autor:
Barlaud, Michel, Guyard, Frederic
Publikováno v:
ICPR 2020
International audience; This paper deals with supervised discriminative and generative modeling. Classical methods are based on variational autoencoders or supervised variational autoencoders encourage the latent space to fit a prior distribution, li
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c09a91e2bf0649a94dd2df72bb075391
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02937643/file/ClusterAutoencoder-Final.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02937643/file/ClusterAutoencoder-Final.pdf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this paper we propose a methodological framework for modeling Quality of Experience (QoE) for media services in a generic manner. We consider QoE as a multi-dimensional concept dependent on several factors related to the service itself, its resour
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=57a035e5b1ae::c2fff501805e105d21eae10955477dd1
https://www.bib.irb.hr/716829
https://www.bib.irb.hr/716829
Publikováno v:
2013 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps); 2013, p1186-1191, 6p
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.