Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Comsa, Iulia M."'
Zuckerli is a scalable compression system meant for large real-world graphs. Graphs are notoriously challenging structures to store efficiently due to their linked nature, which makes it hard to separate them into smaller, compact components. Therefo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.01353
Autor:
Fischbacher, Thomas, Comsa, Iulia M., Potempa, Krzysztof, Firsching, Moritz, Versari, Luca, Alakuijala, Jyrki
We present a novel machine learning architecture that uses the exponential of a single input-dependent matrix as its only nonlinearity. The mathematical simplicity of this architecture allows a detailed analysis of its behaviour, providing robustness
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.03936
Autor:
Comsa, Iulia M., Potempa, Krzysztof, Versari, Luca, Fischbacher, Thomas, Gesmundo, Andrea, Alakuijala, Jyrki
The timing of individual neuronal spikes is essential for biological brains to make fast responses to sensory stimuli. However, conventional artificial neural networks lack the intrinsic temporal coding ability present in biological networks. We prop
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.13223
Using de Wit-Nicolai $D=4\;\mathcal{N}=8\;SO(8)$ supergravity as an example, we show how modern Machine Learning software libraries such as Google's TensorFlow can be employed to greatly simplify the analysis of high-dimensional scalar sectors of som
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.00207
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.