Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Patsenker, Jonathan"'
The exponential moving average (EMA) is a commonly used statistic for providing stable estimates of stochastic quantities in deep learning optimization. Recently, EMA has seen considerable use in generative models, where it is computed with respect t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.13854
Autor:
Jaffe, Ariel, Kluger, Yuval, Lindenbaum, Ofir, Patsenker, Jonathan, Peterfreund, Erez, Steinerberger, Stefan
word2vec due to Mikolov \textit{et al.} (2013) is a word embedding method that is widely used in natural language processing. Despite its great success and frequent use, theoretical justification is still lacking. The main contribution of our paper i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.12317
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:
Nucleic Acids Research; 1/25/2024, Vol. 52 Issue 2, p548-557, 10p
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.
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:
Wang M; Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America., Patsenker J; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America., Li H; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America., Kluger Y; Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America.; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America.; Department of Pathology, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut, United States of America., Kleinstein SH; Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, Connecticut, United States of America.; Department of Pathology, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut, United States of America.; Department of Immunobiology, Yale School of Medicine, New Haven, Connecticut, United States of America.
Publikováno v:
BioRxiv : the preprint server for biology [bioRxiv] 2024 May 13. Date of Electronic Publication: 2024 May 13.
Autor:
Jaffe A; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, CT, United States., Kluger Y; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, CT, United States.; Department of Pathology, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States.; Interdepartmental Program in Computational Biology and Bioinformatics, New Haven, CT, United States., Lindenbaum O; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, CT, United States., Patsenker J; Program in Applied Mathematics, Yale University, New Haven, CT, United States., Peterfreund E; School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University, Jerusalem, Israel., Steinerberger S; Department of Mathematics, University of Washington, Seattle, WA, United States.
Publikováno v:
Frontiers in applied mathematics and statistics [Front Appl Math Stat] 2020 Dec; Vol. 6. Date of Electronic Publication: 2020 Dec 03.