Generative Adversarial Networks (German Wikipedia)
Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Generative Adversarial Networks" in German language version.
refsWebsite
Global rank
German rank
383rd place
343rd place
1st place
1st place
33rd place
2nd place
low place
low place
896th place
1,716th place
18th place
181st place
low place
low place
IABotmemento.invalid
- 3D Generative Adversarial Network. In: 3dgan.csail.mit.edu. Archiviert vom am 27. Oktober 2019; abgerufen am 23. Juli 2017. Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.
arxiv.org
- Mescheder, Lars Geiger, Andreas Nowozin, Sebastian: Which Training Methods for GANs do actually Converge? 13. Januar 2018, arxiv:1801.04406.
- Kevin Schawinski, Ce Zhang, Hantian Zhang, Lucas Fowler, Gokula Krishnan Santhanam: Generative Adversarial Networks recover features in astrophysical images of galaxies beyond the deconvolution limit. In: Instrumentation and Methods for Astrophysics. 1. Februar 2017, arxiv:1702.00403.
- Michela Paganini, Luke de Oliveira, Benjamin Nachman: Learning Particle Physics by Example: Location-Aware Generative Adversarial Networks for Physics Synthesis. In: Computing and Software for Big Science. 1. Jahrgang, 2017, S. 4, doi:10.1007/s41781-017-0004-6, arxiv:1701.05927, bibcode:2017arXiv170105927D.
- Martin Erdmann, Jonas Glombitza, Thorben Quast: Precise Simulation of Electromagnetic Calorimeter Showers Using a Wasserstein Generative Adversarial Network. In: Computing and Software for Big Science. 3. Jahrgang, 2019, S. 4, doi:10.1007/s41781-018-0019-7, arxiv:1807.01954.
- Lukas Struppek, Dominik Hintersdorf, Antonio De Almeida Correia, Antonia Adler, Kristian Kersting: Plug & Play Attacks: Towards Robust and Flexible Model Inversion Attacks. In: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML). 2022 (arxiv.org [PDF; abgerufen am 9. Juni 2022]).
doi.org
- Michela Paganini, Luke de Oliveira, Benjamin Nachman: Learning Particle Physics by Example: Location-Aware Generative Adversarial Networks for Physics Synthesis. In: Computing and Software for Big Science. 1. Jahrgang, 2017, S. 4, doi:10.1007/s41781-017-0004-6, arxiv:1701.05927, bibcode:2017arXiv170105927D.
- Martin Erdmann, Jonas Glombitza, Thorben Quast: Precise Simulation of Electromagnetic Calorimeter Showers Using a Wasserstein Generative Adversarial Network. In: Computing and Software for Big Science. 3. Jahrgang, 2019, S. 4, doi:10.1007/s41781-018-0019-7, arxiv:1807.01954.
- Wei Li, Melvin Gauci und Roderich Gross: A Coevolutionary Approach to Learn Animal Behavior Through Controlled Interaction. In: Proceedings of the 15th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO 2013) Amsterdam, 6. Juli 2013, S. 223–230. doi:10.1145/2463372.2465801
- Wei Li, Melvin Gauci, Roderich Groß: Turing learning: a metric-free approach to inferring behavior and its application to swarms. In: Swarm Intelligence. 10. Jahrgang, Nr. 3, 30. August 2016, S. 211–243, doi:10.1007/s11721-016-0126-1.
github.com
harvard.edu
ui.adsabs.harvard.edu
- Michela Paganini, Luke de Oliveira, Benjamin Nachman: Learning Particle Physics by Example: Location-Aware Generative Adversarial Networks for Physics Synthesis. In: Computing and Software for Big Science. 1. Jahrgang, 2017, S. 4, doi:10.1007/s41781-017-0004-6, arxiv:1701.05927, bibcode:2017arXiv170105927D.
mit.edu
3dgan.csail.mit.edu
- 3D Generative Adversarial Network. In: 3dgan.csail.mit.edu. Archiviert vom am 27. Oktober 2019; abgerufen am 23. Juli 2017. Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.
neurips.cc
proceedings.neurips.cc
- Yang Song, Rui Shu, Nate Kushman, Stefano Ermon: Constructing Unrestricted Adversarial Examples with Generative Models. In: Advances in Neural Information Processing Systems 31: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018. S. 8322--8333 (neurips.cc [PDF; abgerufen am 9. Juni 2022]).
nips.cc
papers.nips.cc
- Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio: Generative Adversarial Nets. In: NIPS. 2014.
redirecter.toolforge.org
- 3D Generative Adversarial Network. In: 3dgan.csail.mit.edu. Archiviert vom am 27. Oktober 2019; abgerufen am 23. Juli 2017. Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.
scientificamerican.com
- Larry Greenemeier: When Will Computers Have Common Sense? Ask Facebook. In: Scientific American. 20. Juni 2016, abgerufen am 31. Juli 2016.
web.archive.org
- 3D Generative Adversarial Network. In: 3dgan.csail.mit.edu. Archiviert vom am 27. Oktober 2019; abgerufen am 23. Juli 2017. Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.