Zobrazeno 1 - 10
of 2 107
pro vyhledávání: '"statistical learning theory"'
Autor:
Dibyakanti Kumar, Anirbit Mukherjee
Publikováno v:
Machine Learning: Science and Technology, Vol 5, Iss 2, p 025063 (2024)
Physics Informed Neural Networks (PINNs) have been achieving ever newer feats of solving complicated Partial Differential Equations (PDEs) numerically while offering an attractive trade-off between accuracy and speed of inference. A particularly chal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/228200c46ccd45c68434cf7233978b19
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:
Journal of Electromagnetic Waves & Applications. 2005, Vol. 19 Issue 14, p1865-1872. 8p. 2 Diagrams, 4 Charts, 1 Graph.
Autor:
Pierpaolo Dini, Andrea Begni, Stefano Ciavarella, Emiliano De Paoli, Giuseppe Fiorelli, Carmelo Silvestro, Sergio Saponara
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 67910-67924 (2022)
This work exploits the concept of one-class classifier applied to the problem of anomaly detection in communication networks. The article presents the design of an innovative anomaly detection algorithm based on polynomial interpolation technique and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/220c55b65420442493b899f30e2c3079
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.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Dependence Modeling, Vol 7, Iss 1, Pp 150-168 (2019)
Exponential inequalities are main tools in machine learning theory. To prove exponential inequalities for non i.i.d random variables allows to extend many learning techniques to these variables. Indeed, much work has been done both on inequalities an
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/61e5d6f6c19342198b369bbc61b7f097