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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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 07 nov. 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 nov. 07 ] 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 nov. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/

  • Trabalho de evento-resumo periodico

    Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models (2020)

    Llerena, Julissa Villanueva ; Mauá, Denis Deratani

    Source: Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LLERENA, Julissa Villanueva e MAUÁ, Denis Deratani. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142. Acesso em: 07 nov. 2024. , 2020

    • APA

      Llerena, J. V., & Mauá, D. D. (2020). Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. doi:10.1609/aaai.v34i10.7142

    • NLM

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142

    • Vancouver

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142
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