Salta al contenuto
VuFind
  • Entra
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Avanzata
  • Citazione
  • Invia SMS
  • Invia email
  • Stampa
  • Esporta il record
    • Esporta a RefWorks
    • Esporta a EndNoteWeb
    • Esporta a EndNote
  • Aggiungi alla lista
  • PLink permanente
Copertina

Salvato in:
Dettagli Bibliografici
Autori principali: Manduchi, Laura, Meister, Clara, Pandey, Kushagra, Bamler, Robert, Cotterell, Ryan, Däubener, Sina, Fellenz, Sophie, Fischer, Asja, Gärtner, Thomas, Kirchler, Matthias, Kloft, Marius, Li, Yingzhen, Lippert, Christoph, de Melo, Gerard, Nalisnick, Eric, Ommer, Björn, Ranganath, Rajesh, Rudolph, Maja, Ullrich, Karen, Broeck, Guy Van den, Vogt, Julia E, Wang, Yixin, Wenzel, Florian, Wood, Frank, Mandt, Stephan, Fortuin, Vincent
Natura: Preprint
Pubblicazione: 2024
Soggetti:
Machine Learning
Artificial Intelligence
Accesso online:https://arxiv.org/abs/2403.00025
Tags: Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
  • Posseduto
  • Descrizione
  • Sommario
  • Commenti
  • Documenti analoghi
  • MARC21
Descrizione
Descrizione non disponibile.

Documenti analoghi

  • Integrating uncertainty quantification into randomized smoothing based robustness guarantees
    di: Däubener, Sina, et al.
    Pubblicazione: (2024)
  • Towards Fast Stochastic Sampling in Diffusion Generative Models
    di: Pandey, Kushagra, et al.
    Pubblicazione: (2024)
  • Kernelised Normalising Flows
    di: English, Eshant, et al.
    Pubblicazione: (2023)
  • MixerFlow: MLP-Mixer meets Normalising Flows
    di: English, Eshant, et al.
    Pubblicazione: (2023)
  • Challenging Assumptions in Learning Generic Text Style Embeddings
    di: Ostheimer, Phil, et al.
    Pubblicazione: (2025)

Opzioni di ricerca

  • Ultime ricerche
  • Ricerca avanzata

Cerca

  • Scorri il catalogo
  • Scorri in ordine alfabetico
  • Esplora selezioni
  • Materiali riservati (per i corsi)
  • Nuovi documenti

Serve aiuto?

  • Suggerimenti per la ricerca
  • Chiedi al bibliotecario
  • FAQ