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Tese (Doutorado)
Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits (2023)
Llerena, Julissa Villanueva ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
LLERENA, Julissa Villanueva. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Llerena, J. V. (2023). Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/
NLM
Llerena JV. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/
Vancouver
Llerena JV. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/
Dissertação (Mestrado)
Node concordance: a local homophily prediction task in graphs (2023)
Martinelli, Caio Lorenzetti; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
MARTINELLI, Caio Lorenzetti. Node concordance: a local homophily prediction task in graphs. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-200028/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Martinelli, C. L. (2023). Node concordance: a local homophily prediction task in graphs (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-200028/
NLM
Martinelli CL. Node concordance: a local homophily prediction task in graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-200028/
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Martinelli CL. Node concordance: a local homophily prediction task in graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-200028/
Dissertação (Mestrado)
Finding maxima of Gaussian Sum-Product Networks (2023)
Madeira, Tiago; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
MADEIRA, Tiago. Finding maxima of Gaussian Sum-Product Networks. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-18092023-103415/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Madeira, T. (2023). Finding maxima of Gaussian Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-18092023-103415/
NLM
Madeira T. Finding maxima of Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-18092023-103415/
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Madeira T. Finding maxima of Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-18092023-103415/
Dissertação (Mestrado)
Scalable learning of probabilistic circuits (2022)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: 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: 04 jul. 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 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
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Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
Dissertação (Mestrado)
A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks (2021)
Ribeiro, Heitor Reis; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
RIBEIRO, Heitor Reis. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Ribeiro, H. R. (2021). A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
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Ribeiro HR. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
Vancouver
Ribeiro HR. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
Tese (Doutorado)
Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation (2021)
Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de (Orientador) ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Bueno, T. P. (2021). Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
NLM
Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
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Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
Dissertação (Mestrado)
Predição de genes ab initio combinada com informações de alinhamento (2019)
Lopes, Bruno Tenório da Silveira; Durham, Alan Mitchell (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, CADEIAS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Bruno Tenório da Silveira. Predição de genes ab initio combinada com informações de alinhamento. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092019-175959/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Lopes, B. T. da S. (2019). Predição de genes ab initio combinada com informações de alinhamento (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092019-175959/
NLM
Lopes BT da S. Predição de genes ab initio combinada com informações de alinhamento [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092019-175959/
Vancouver
Lopes BT da S. Predição de genes ab initio combinada com informações de alinhamento [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092019-175959/
Tese (Doutorado)
Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas (2018)
Bonadio, Ígor; Durham, Alan Mitchell (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ALGORITMOS, CAMPOS ALEATÓRIOS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONADIO, Ígor. Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15102018-193536/. Acesso em: 04 jul. 2024.
APA
Bonadio, Í. (2018). Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15102018-193536/
NLM
Bonadio Í. Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15102018-193536/
Vancouver
Bonadio Í. Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15102018-193536/

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