Enhancing Software Fault Localization with Variational Autoencoder and Residual Neural Networks
Communications in Computer and Information Science (CCIS); Volume 2351; pp: 490–501
Saved in:
| Main Authors: | Cao, Thi Nham, Nguyen, Nhut Tien, Nguyen, Thanh Binh |
|---|---|
| Format: | Bài viết |
| Language: | English |
| Published: |
Springer Nature
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.1007/978-981-96-4285-4_39 https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/5788 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institutions: | Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng |
|---|
Similar Items
-
Deep learning model to identify Vietnamese historical figures
by: Vo, Dinh Phu, et al.
Published: (2025) -
Building Su Viet website integrating ai for recognizing vietnamese historical figures
by: Vo, Dinh Phu, et al.
Published: (2025) -
Nghiên cứu và đánh giá một số phương pháp học sâu trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường ở phổi dựa trên ảnh X-quang
by: Đinh, Công Tùng, et al.
Published: (2022) -
A comparative study of deep learning techniques in software fault prediction
by: Ha, Thi Minh Phuong, et al.
Published: (2024) -
Research and Evaluate some Deep Learning Methods to Detect Forest Fire based on Images from Camera
by: Dinh, Cong Tung, et al.
Published: (2023)