Filtros : "Loureiro, Bruno" Limpar

Filtros



Refine with date range


  • Source: Machine Learning: Science and Technology. Unidade: IF

    Subjects: MECÂNICA ESTATÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DO RISCO, ALGORITMOS, INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CORNACCHIA, Elisabetta et al. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. 1, p. 36 ; open access, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Cornacchia, E., Mignacco, F., Veiga, R., Gerbelot, C., Loureiro, B., & Zdeborová, L. (2023). Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron. Machine Learning: Science and Technology, 4( 1), 36 ; open access. doi:10.1088/2632-2153/acb428
    • NLM

      Cornacchia E, Mignacco F, Veiga R, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( 1): 36 ; open access.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428
    • Vancouver

      Cornacchia E, Mignacco F, Veiga R, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( 1): 36 ; open access.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428
  • Unidade: IF

    Subjects: REDE NERVOSA, MECÂNICA ESTATÍSTICA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      VEIGA, Rodrigo Soares et al. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf. Acesso em: 23 maio 2024. , 2022
    • APA

      Veiga, R. S., Stephan, L., Loureiro, B., Krzakala, F., & Zdeborová, L. (2022). Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
    • NLM

      Veiga RS, Stephan L, Loureiro B, Krzakala F, Zdeborová L. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
    • Vancouver

      Veiga RS, Stephan L, Loureiro B, Krzakala F, Zdeborová L. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
  • Unidade: IF

    Subjects: ENTROPIA, REDE NERVOSA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CORNACCHIA, Elisabetta et al. Learning curves for the multi-class teacher-student perceptron. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2203.12094.pdf. Acesso em: 23 maio 2024. , 2022
    • APA

      Cornacchia, E., Mignacco, F., Gerbelot, C., Loureiro, B., Zdeborová, L., & Veiga, R. S. (2022). Learning curves for the multi-class teacher-student perceptron. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2203.12094.pdf
    • NLM

      Cornacchia E, Mignacco F, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L, Veiga RS. Learning curves for the multi-class teacher-student perceptron [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2203.12094.pdf
    • Vancouver

      Cornacchia E, Mignacco F, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L, Veiga RS. Learning curves for the multi-class teacher-student perceptron [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2203.12094.pdf

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024