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)

Un lien externe est disponible pour ce document

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:	05 avr. 2024 11:34

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
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Répertoire des publications (EndNote)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel