Zobrazeno 1 - 10
of 372
pro vyhledávání: '"Davis, Owen A."'
We introduce a new training algorithm for variety of deep neural networks that utilize random complex exponential activation functions. Our approach employs a Markov Chain Monte Carlo sampling procedure to iteratively train network layers, avoiding g
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.11894
In this work, we consider the approximation of a large class of bounded functions, with minimal regularity assumptions, by ReLU neural networks. We show that the approximation error can be bounded from above by a quantity proportional to the uniform
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.06727
In this work, we consider the general problem of constructing a neural network surrogate model using multi-fidelity information. Motivated by rigorous error and complexity estimates for ReLU neural networks, given an inexpensive low-fidelity and an e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.03572
Publikováno v:
BJPsych Bulletin. Apr2024, Vol. 48 Issue 2, p139-144. 6p.
Autor:
Xie, Philip, Aluko, Ashley, Cheung, Stephanie, Goldschlag, Dan, Davis, Owen, Rosenwaks, Zev, Palermo, Gianpiero D.
Publikováno v:
In F&S Reports March 2023 4(1):72-76
Autor:
O'Campo, Patricia, Stergiopoulos, Vicky, Davis, Owen, Lachaud, James, Nisenbaum, Rosane, Dunn, James R., Ahmed, Naveed, Tsemberis, Sam
Publikováno v:
In eClinicalMedicine May 2022 47
Autor:
Davis, Owen
Publikováno v:
The Baffler, 2019 May 01(45), 96-106.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26639754
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 SSM - Population Health December 2016 2:674-682
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.