Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: GUIDO, RAFAEL VICTÓRIO CARVALHO - IFSC ; NOGUEIRA, VICTOR HENRIQUE RABESQUINE - IFSC
- Unidade: IFSC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; MOLÉCULA
- Keywords: Variational auto-encoder; SELFIES; Anomaly generation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Instituto de Física de São Carlos - IFSC
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Livro de Resumos
- ISSN: 2965-7679
- Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC
-
ABNT
NOGUEIRA, Victor Henrique Rabesquine et al. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Nogueira, V. H. R., Sharma, R., Keiser, M., & Guido, R. V. C. (2023). Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf -
NLM
Nogueira VHR, Sharma R, Keiser M, Guido RVC. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf -
Vancouver
Nogueira VHR, Sharma R, Keiser M, Guido RVC. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf - Fuzz testing molecular representation using deep variational anomaly generation
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| Tipo | Nome | Link | |
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