Sfoglia per Rivista MACHINE LEARNING: SCIENCE AND TECHNOLOGY
Configurable calorimeter simulation for AI applications
2023 Charkin-Gorbulin, A.; Cranmer, K.; Di Bello, F. A.; Dreyer, E.; Ganguly, S.; Gross, E.; Heinrich, L.; Kado, M.; Kakati, N.; Rieck, P.; Santi, L.; Tusoni, M.
DeepRICH: learning deeply Cherenkov detectors
2020 Fanelli, Cristiano; Pomponi, Jary
Machine-learning-assisted Monte Carlo fails at sampling computationally hard problems
2023 Ciarella, Simone; Trinquier, Jeanne; Weigt, Martin; Zamponi, Francesco
Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense two-layer neural networks
2024 Marino, Raffaele; Ricci-Tersenghi, Federico
Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
---|---|---|---|
Configurable calorimeter simulation for AI applications | 2023 | Charkin-Gorbulin, A.; Cranmer, K.; Di Bello, F. A.; Dreyer, E.; Ganguly, S.; Gross, E.; Heinrich, L.; Kado, M.; Kakati, N.; Rieck, P.; Santi, L.; Tusoni, M. | |
DeepRICH: learning deeply Cherenkov detectors | 2020 | Fanelli, Cristiano; Pomponi, Jary | |
Machine-learning-assisted Monte Carlo fails at sampling computationally hard problems | 2023 | Ciarella, Simone; Trinquier, Jeanne; Weigt, Martin; Zamponi, Francesco | |
Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense two-layer neural networks | 2024 | Marino, Raffaele; Ricci-Tersenghi, Federico |
Legenda icone
- file ad accesso aperto
- file disponibili sulla rete interna
- file disponibili agli utenti autorizzati
- file disponibili solo agli amministratori
- file sotto embargo
- nessun file disponibile