Zobrazeno 1 - 10
of 50 415
pro vyhledávání: '"Taiwo, A"'
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:
Timir, Gasira
Publikováno v:
The Journal of the Midwest Modern Language Association, 2023 Apr 01. 56(1), 183-186.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/48771502
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Braimah, Ramat Oyebunmi, Taiwo, A. O., Olasoji, H. O., Legbo, J. N., Amundson, M., Ibikunle, A. A., Suleiman, I. K., Bala, M., Ile-Ogedengbe, B. O.
Publikováno v:
Craniomaxillofacial Trauma & Reconstruction; Dec2024, Vol. 17 Issue 4, p279-290, 12p
Autor:
CONTEH, MANKAPPR (AUTHOR)
Publikováno v:
Rolling Stone. Jul/Aug2024, Issue 1389/1390, p104-133. 7p. 7 Color Photographs.
Bayesian optimization devolves the global optimization of a costly objective function to the global optimization of a sequence of acquisition functions. This inner-loop optimization can be catastrophically difficult if it involves posterior sample pa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.22322
Thompson sampling (TS) is a simple, effective stochastic policy in Bayesian decision making. It samples the posterior belief about the reward profile and optimizes the sample to obtain a candidate decision. In continuous optimization, the posterior o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.08071
Graph embeddings play a critical role in graph representation learning, allowing machine learning models to explore and interpret graph-structured data. However, existing methods often rely on opaque, high-dimensional embeddings, limiting interpretab
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.01778