Florian Tambon, Foutse Khomh et Giuliano Antoniol
Ensemble de données (2023)
| Matériel d'accompagnement: | |
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| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/58387/ |
| Source: | Zenodo |
| DOI: | 10.5281/zenodo.10028593 |
| Autres DOI associés à ce document: | 10.5281/zenodo.10028594 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.5281/zenodo.10028593 |
| Date du dépôt: | 04 juin 2024 10:38 |
| Dernière modification: | 19 déc. 2025 10:17 |
| Citer en APA 7: | Tambon, F., Khomh, F., & Antoniol, G. (2023). GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning [Ensemble de données]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10028593 |
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