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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

668 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
668 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 14

Les étiquettes couvrent 1 des 668 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 668 des 668 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Learning to Learn with Compound HD Models
Antonio Torralba, Joshua B. Tenenbaum, Ruslan Salakhutdinov
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
PixelGAN Autoencoders
Alireza Makhzani, Brendan J. Frey
2017· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affnon étiqueté
Calibrating Energy-based Generative Adversarial Networks
Zihang Dai, Amjad Almahairi, Philip Bachman, Eduard Hovy, Aaron Courville
2017· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
On autoencoder scoring
Hanna Kamyshanska, Roland Memisevic
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Invertible Convolutional Flow
Mahdi Karami, Dale Schuurmans, Jascha Sohl‐Dickstein, Laurent Dinh, Daniel Duckworth
2019· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
Tails of Lipschitz Triangular Flows
Priyank Jaini, Ivan Kobyzev, Yaoliang Yu, Marcus A. Brubaker
2020· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
Deep Convolutional Sum-Product Networks
Cory J. Butz, Jhonatan S. Oliveira, André E. dos Santos, André Teixeira
2019· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations

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