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Trabalho de evento
Scalable learning of probabilistic circuits (2023)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Scalable learning of probabilistic circuits. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2023). Scalable learning of probabilistic circuits. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/ctd.2023.229457
NLM
Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457
Dissertação (Mestrado)
Scalable learning of probabilistic circuits (2022)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
GEH, Renato Lui. Scalable learning of probabilistic circuits. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Geh, R. L. (2022). Scalable learning of probabilistic circuits (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
NLM
Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
Vancouver
Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
Trabalho de evento
Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections (2021)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani
Source: Workshop. Conference titles: Workshop on Tractable Probabilistic Modeling. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. 2021, Anais.. [S.l.]: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. In Workshop. Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
NLM
Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
Trabalho de evento-anais periodico
Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging (2021)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Conference titles: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence - UAI. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO
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ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a-supp.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. , 2021
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a-supp.pdf
NLM
Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a-supp.pdf
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a-supp.pdf
Trabalho de evento
Learning probabilistic sentential decision diagrams by sampling (2020)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani ; Antonucci, Alessandro
Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani e ANTONUCCI, Alessandro. Learning probabilistic sentential decision diagrams by sampling. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11968. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Geh, R. L., Mauá, D. D., & Antonucci, A. (2020). Learning probabilistic sentential decision diagrams by sampling. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2020.11968
NLM
Geh RL, Mauá DD, Antonucci A. Learning probabilistic sentential decision diagrams by sampling [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11968
Vancouver
Geh RL, Mauá DD, Antonucci A. Learning probabilistic sentential decision diagrams by sampling [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11968
Trabalho de evento
End-to-end imitation learning of lane following policies using sum-product networks (2019)
Geh, Renato Lui; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. End-to-end imitation learning of lane following policies using sum-product networks. 2019, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9292. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2019). End-to-end imitation learning of lane following policies using sum-product networks. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2019.9292
NLM
Geh RL, Mauá DD. End-to-end imitation learning of lane following policies using sum-product networks [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9292
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. End-to-end imitation learning of lane following policies using sum-product networks [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9292

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