Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Variance Techniques"'
Publikováno v:
Journal of Biomedical Physics and Engineering, Vol 9, Iss 3, Pp 259-266 (2019)
Background: Radiotherapy is an important technique of cancer treatment using ionizing radiation. The determination of total dose in reference conditions is an important contribution to uncertainty that could achieve 2%. The source of this uncertain
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8304ab90085c4c72ae7a64bd70b80753
Publikováno v:
Machine Learning, Optimization, and Data Science ISBN: 9783030954697
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2abb8a30191d16884051b44178fe2bc4
http://hdl.handle.net/11392/2477230
http://hdl.handle.net/11392/2477230
Publikováno v:
Machine Learning, Optimization, and Data Science ISBN: 9783030645793
LOD (2)
LOD (2)
The steplength selection is a crucial issue for the effectiveness of the stochastic gradient methods for large-scale optimization problems arising in machine learning. In a recent paper, Bollapragada et al. [1] propose to include an adaptive subsampl
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::52e33a664841fd0c87417fa97b92329e
https://hdl.handle.net/11380/1237507
https://hdl.handle.net/11380/1237507
Publikováno v:
Journal of Biomedical Physics and Engineering, Vol 9, Iss 3, Pp 259-266 (2019)
Journal of Biomedical Physics & Engineering
Journal of Biomedical Physics & Engineering
Background: Radiotherapy is an important technique of cancer treatment using ionizing radiation. The determination of total dose in reference conditions is an important contribution to uncertainty that could achieve 2%. The source of this uncertainty
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::10f1f80c29a0668167557bb452ca8dc0
http://jbpe.ir/Journal_OJS/JBPE/index.php/jbpe/article/view/682/367
http://jbpe.ir/Journal_OJS/JBPE/index.php/jbpe/article/view/682/367
The steplength selection is a crucial issue for the effectiveness of the stochastic gradient methods for large-scale optimization problems arising in machine learning. In a recent paper, Bollapragada et al. (SIAM J Optim 28(4):3312–3343, 2018) prop
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::72001559a296b854d02ab38ad90fcd23
https://hdl.handle.net/11380/1288419
https://hdl.handle.net/11380/1288419
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
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.