Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (2022)
Unidade: ICMCSubjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE TEXTO
ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/. Acesso em: 24 jun. 2024.APA
Gôlo, M. P. S. (2022). Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/NLM
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/Vancouver
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/