Scalable learning of probabilistic circuits (2022)
Unidade: IMESubjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
GEH, Renato Lui. Scalable learning of probabilistic circuits. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/. Acesso em: 19 ago. 2024.APA
Geh, R. L. (2022). Scalable learning of probabilistic circuits (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/NLM
Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/Vancouver
Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/