CESCHINI, ANDREA
CESCHINI, ANDREA
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE, ELETTRONICA E TELECOMUNICAZIONI
A Fast Deep Learning Technique for Wi-Fi-Based Human Activity Recognition
2022 Succetti, F.; Rosato, A.; Di Luzio, F.; Ceschini, A.; Panella, M.
A General Approach for Dropout in Quantum Neural Networks
2023 Scala, F.; Ceschini, A.; Gerace, D.; Panella, M.
A general approach to dropout in quantum neural networks
2023 Scala, Francesco; Ceschini, Andrea; Panella, Massimo; Gerace, Dario
A layerwise-multi-angle approach to fine-tuning the quantum approximate optimization algorithm
2024 Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
A review on quantum approximate optimization algorithm and its variants
2024 Blekos, Kostas; Brand, Dean; Ceschini, Andrea; Chou, Chiao-Hui; Li, Rui-Hao; Pandya, Komal; Summer, Alessandro
A variational approach to quantum gated recurrent units
2024 Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
Advancing Quantum Machine Learning: Efficient Hybrid Quantum Computation
2024 Ceschini, A.; Panella, M.
All-optical and logic gate based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks
2022 Alam, Badrul; Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo; Asquini, Rita
All-optical logic gates based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks
2022 Alam, B.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.; Asquini, R.
Analysis of Logic Schemes for the Optical Implementation of Pointwise Operations in Gated Recurrent Unit Cells
2023 Alam, Badrul; Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo; Asquini, Rita
Convergenza e generalizzazione nelle reti neurali quantistiche
2024 Ceschini, A.; Lavagna, L.; De Falco, F.; Rosato, A.; Panella, M.
Deep Neural Networks for Electric Energy Theft and Anomaly Detection in the Distribution Grid
2021 Ceschini, A.; Rosato, A.; Succetti, F.; Di Luzio, F.; Mitolo, M.; Araneo, R.; Panella, M.
Design of an LSTM cell on a quantum hardware
2022 Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo
Enhancing QAOA Ansatz via Multi-Parameterized Layer and Blockwise Optimization
2024 De Falco, F.; Piperno, S.; Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
Ensembling Techniques for Quantum Neural Networks
2022 Incudini, M.; Grossi, M.; Ceschini, A.; Mandarino, A.; Panella, M.; Vallecorsa, S.; Windridge, D.; Di Pierro, A.
Evolving hybrid quantum-classical GRU architectures for multivariate time series
2024 De Falco, F.; Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
Hybrid Quantum-Classical Recurrent Neural Networks for Time Series Prediction
2022 Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
Il quantum computing per la tomografia elettromagnetica
2024 Mottola, V.; Ceschini, A.; Panella, M.; Tamburrino, A.
Machine learning forecast of surface solar irradiance from meteo satellite data
2024 Sebastianelli, Alessandro; Serva, Federico; Ceschini, Andrea; Paletta, Quentin; Panella, Massimo; Le Saux, Bertrand
Modelli generativi quantistici
2024 De Falco, F.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.
| Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
|---|---|---|---|
| A Fast Deep Learning Technique for Wi-Fi-Based Human Activity Recognition | 2022 | Succetti, F.; Rosato, A.; Di Luzio, F.; Ceschini, A.; Panella, M. | |
| A General Approach for Dropout in Quantum Neural Networks | 2023 | Scala, F.; Ceschini, A.; Gerace, D.; Panella, M. | |
| A general approach to dropout in quantum neural networks | 2023 | Scala, Francesco; Ceschini, Andrea; Panella, Massimo; Gerace, Dario | |
| A layerwise-multi-angle approach to fine-tuning the quantum approximate optimization algorithm | 2024 | Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| A review on quantum approximate optimization algorithm and its variants | 2024 | Blekos, Kostas; Brand, Dean; Ceschini, Andrea; Chou, Chiao-Hui; Li, Rui-Hao; Pandya, Komal; Summer, Alessandro | |
| A variational approach to quantum gated recurrent units | 2024 | Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| Advancing Quantum Machine Learning: Efficient Hybrid Quantum Computation | 2024 | Ceschini, A.; Panella, M. | |
| All-optical and logic gate based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks | 2022 | Alam, Badrul; Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo; Asquini, Rita | |
| All-optical logic gates based on semiconductor optical amplifiers for implementing deep recurrent neural networks | 2022 | Alam, B.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M.; Asquini, R. | |
| Analysis of Logic Schemes for the Optical Implementation of Pointwise Operations in Gated Recurrent Unit Cells | 2023 | Alam, Badrul; Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo; Asquini, Rita | |
| Convergenza e generalizzazione nelle reti neurali quantistiche | 2024 | Ceschini, A.; Lavagna, L.; De Falco, F.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| Deep Neural Networks for Electric Energy Theft and Anomaly Detection in the Distribution Grid | 2021 | Ceschini, A.; Rosato, A.; Succetti, F.; Di Luzio, F.; Mitolo, M.; Araneo, R.; Panella, M. | |
| Design of an LSTM cell on a quantum hardware | 2022 | Ceschini, Andrea; Rosato, Antonello; Panella, Massimo | |
| Enhancing QAOA Ansatz via Multi-Parameterized Layer and Blockwise Optimization | 2024 | De Falco, F.; Piperno, S.; Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| Ensembling Techniques for Quantum Neural Networks | 2022 | Incudini, M.; Grossi, M.; Ceschini, A.; Mandarino, A.; Panella, M.; Vallecorsa, S.; Windridge, D.; Di Pierro, A. | |
| Evolving hybrid quantum-classical GRU architectures for multivariate time series | 2024 | De Falco, F.; Lavagna, L.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| Hybrid Quantum-Classical Recurrent Neural Networks for Time Series Prediction | 2022 | Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. | |
| Il quantum computing per la tomografia elettromagnetica | 2024 | Mottola, V.; Ceschini, A.; Panella, M.; Tamburrino, A. | |
| Machine learning forecast of surface solar irradiance from meteo satellite data | 2024 | Sebastianelli, Alessandro; Serva, Federico; Ceschini, Andrea; Paletta, Quentin; Panella, Massimo; Le Saux, Bertrand | |
| Modelli generativi quantistici | 2024 | De Falco, F.; Ceschini, A.; Rosato, A.; Panella, M. |