Zobrazeno 1 - 10
of 91 476
pro vyhledávání: '"A Pariente"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
APESTEGUÍA, SEBASTIÁN1,2 sebastian.apesteguia@fundacionazara.org.ar, GARBEROGLIO, FERNANDO F.2 fernando.garberoglio@fundacionazara.org.ar, GÓMEZ, RAÚL O.1,3 raulorenciogomez@gmail.com
Publikováno v:
Ameghiniana. 2021, Vol. 58 Issue 5, p416-441. 34p.
Optical training of large-scale Transformers and deep neural networks with direct feedback alignment
Autor:
Wang, Ziao, Müller, Kilian, Filipovich, Matthew, Launay, Julien, Ohana, Ruben, Pariente, Gustave, Mokaadi, Safa, Brossollet, Charles, Moreau, Fabien, Cappelli, Alessandro, Poli, Iacopo, Carron, Igor, Daudet, Laurent, Krzakala, Florent, Gigan, Sylvain
Modern machine learning relies nearly exclusively on dedicated electronic hardware accelerators. Photonic approaches, with low consumption and high operation speed, are increasingly considered for inference but, to date, remain mostly limited to rela
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.12965
Autor:
Mayer, Pierre1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Hépato-Gastro & Oncologie Digestive. Oct2023, Vol. 30 Issue 8, p863-864. 2p.
Autor:
Fuchs, Franz G., Stasik, Alexander J., Miao, Stanley, Kulseng, Ola Tangen, Bassa, Ruben Pariente
Utilizing a quantum system for reservoir computing has recently received a lot of attention. Key challenges are related to how on can optimally en- and decode classical information, as well as what constitutes a good reservoir. Our main contribution
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.00445
Autor:
Pariente, Yaacov, Indelman, Vadim
Risk averse decision making under uncertainty in partially observable domains is a fundamental problem in AI and essential for reliable autonomous agents. In our case, the problem is modeled using partially observable Markov decision processes (POMDP
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.03000
Autor:
Leglaive, Simon, Fraticelli, Matthieu, ElGhazaly, Hend, Borne, Léonie, Sadeghi, Mostafa, Wisdom, Scott, Pariente, Manuel, Hershey, John R., Pressnitzer, Daniel, Barker, Jon P.
Supervised models for speech enhancement are trained using artificially generated mixtures of clean speech and noise signals. However, the synthetic training conditions may not accurately reflect real-world conditions encountered during testing. This
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.01413
Autor:
ברכה, משה, Bracha, Moshe
Publikováno v:
Cathedra: For the History of Eretz Israel and Its Yishuv / קתדרה: לתולדות ארץ ישראל ויישובה, 1999 Mar 01(91), 173-174.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/23404723
Autor:
Rodríguez Díaz, Erwin **
Publikováno v:
In Estudios Políticos May-August 2013 29:149-170