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Calligraphic stylisation learning with a physiologically plausible model of movement and recurrent neural networks

Daniel Berio, Memo Akten, Frederic Fol Leymarie, Mick Grierson et Réjean Plamondon

Communication écrite (2017)

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Département: Département de génie électrique
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/38998/
Nom de la conférence: 4th International Conference on Movement Computing (MOCO 2017)
Lieu de la conférence: London, UK
Date(s) de la conférence: 2017-06-28 - 2017-06-30
Maison d'édition: ACM
DOI: 10.1145/3077981.3078049
URL officielle: https://doi.org/10.1145/3077981.3078049
Date du dépôt: 18 avr. 2023 15:04
Dernière modification: 25 sept. 2024 16:23
Citer en APA 7: Berio, D., Akten, M., Leymarie, F. F., Grierson, M., & Plamondon, R. (juin 2017). Calligraphic stylisation learning with a physiologically plausible model of movement and recurrent neural networks [Communication écrite]. 4th International Conference on Movement Computing (MOCO 2017), London, UK. https://doi.org/10.1145/3077981.3078049

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