Classificação transdutiva em redes heterogêneas de informação, baseada na divergência KL (2020)
Unidade: ICMCSubjects: REDES DE INFORMAÇÃO, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), APRENDIZADO COMPUTACIONAL RELACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL PROPOSICIONAL, REDES COMPLEXAS
ABNT
ROMANETTO, Luzia de Menezes. Classificação transdutiva em redes heterogêneas de informação, baseada na divergência KL. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08062020-095905/. Acesso em: 20 ago. 2024.APA
Romanetto, L. de M. (2020). Classificação transdutiva em redes heterogêneas de informação, baseada na divergência KL (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08062020-095905/NLM
Romanetto L de M. Classificação transdutiva em redes heterogêneas de informação, baseada na divergência KL [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08062020-095905/Vancouver
Romanetto L de M. Classificação transdutiva em redes heterogêneas de informação, baseada na divergência KL [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08062020-095905/