Zobrazeno 1 - 10
of 173
pro vyhledávání: '"Bouza, Jose"'
Publikováno v:
2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021, pp. 3865-3870
We use topological data analysis (TDA) to study how data transforms as it passes through successive layers of a deep neural network (DNN). We compute the persistent homology of the activation data for each layer of the network and summarize this info
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.10136
Convolutional neural networks have been highly successful in image-based learning tasks due to their translation equivariance property. Recent work has generalized the traditional convolutional layer of a convolutional neural network to non-Euclidean
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.15301
Geometric deep learning has attracted significant attention in recent years, in part due to the availability of exotic data types for which traditional neural network architectures are not well suited. Our goal in this paper is to generalize convolut
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.01234
Deep neural networks have become the main work horse for many tasks involving learning from data in a variety of applications in Science and Engineering. Traditionally, the input to these networks lie in a vector space and the operations employed wit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.06211
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Medicina Clínica (English Edition) 9 July 2021 157(1):22-32
Publikováno v:
In Medicina Clinica 9 July 2021 157(1):22-32
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Medicina Clínica (English Edition) 5 July 2019 153(1):16-27
Publikováno v:
In Medicina Clinica 5 July 2019 153(1):16-27