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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: 07 jun. 2023.
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 2023 jun. 07 ] 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
Artigo de periodico
Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test (2022)
Menezes, Maria Clara Saad ; Pestana, Diego Vinicius Santinelli ; Ferreira, Juliana Carvalho ; Carvalho, Carlos Roberto Ribeiro De ; Felix, Marcelo Consorti; Marcílio, Izabel ; Silva, Katia Regina da ; Junior, Vilson Cobello; Marchini, Julio Flavio ; Alencar, Julio Cesar ; Gomez, Luz Marina ; Mauá, Denis Deratani ; Souza, Heraldo Possolo de ; Emergency USP COVID-19 Group; HCFMUSP COVID-19 Study Group
Source: Viruses. Unidades: FM, EE, IME, FD, ICMC
Subjects: COVID-19, REAÇÃO EM CADEIA POR POLIMERASE, REDES COMPLEXAS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
MENEZES, Maria Clara Saad et al. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test. Viruses, v. 14, n. artigo 175, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/v14020175. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Menezes, M. C. S., Pestana, D. V. S., Ferreira, J. C., Carvalho, C. R. R. D., Felix, M. C., Marcílio, I., et al. (2022). Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test. Viruses, 14( artigo 175), 1-14. doi:10.3390/v14020175
NLM
Menezes MCS, Pestana DVS, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Felix MC, Marcílio I, Silva KR da, Junior VC, Marchini JF, Alencar JC, Gomez LM, Mauá DD, Souza HP de, Emergency USP COVID-19 Group, HCFMUSP COVID-19 Study Group. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test [Internet]. Viruses. 2022 ; 14( artigo 175): 1-14.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/v14020175
Vancouver
Menezes MCS, Pestana DVS, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Felix MC, Marcílio I, Silva KR da, Junior VC, Marchini JF, Alencar JC, Gomez LM, Mauá DD, Souza HP de, Emergency USP COVID-19 Group, HCFMUSP COVID-19 Study Group. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test [Internet]. Viruses. 2022 ; 14( artigo 175): 1-14.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/v14020175
Trabalho de evento
Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization (2022)
Moneda, Luis ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: INVARIANTES, TEORIA DA DECISÃO
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ABNT
MONEDA, Luis e MAUÁ, Denis Deratani. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Moneda, L., & Mauá, D. D. (2022). Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21686-2_27
NLM
Moneda L, Mauá DD. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27
Vancouver
Moneda L, Mauá DD. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27
Trabalho de evento
Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese (2022)
José, Marcos Menon; José, Marcelo Archanjo ; Mauá, Denis Deratani ; Cozman, Fabio Gagliardi
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language - PROPOR. Unidades: IME, EP
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
JOSÉ, Marcos Menon et al. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
José, M. M., José, M. A., Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2022). Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-98305-5_26
NLM
José MM, José MA, Mauá DD, Cozman FG. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26
Vancouver
José MM, José MA, Mauá DD, Cozman FG. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26
Trabalho de evento
Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study (2022)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Assunto: CONTROLE ÓTIMO
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ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BARROS, Leliane Nunes de e MAUÁ, Denis Deratani. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Lovatto, Â. G., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2022). Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21689-3_3
NLM
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Vancouver
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Artigo de periodico
Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? (2022)
Alencar, Julio Cesar ; Sternlicht, Juliana Martes; Veiga, Alicia Dudy Muller; Marchini, Julio Flávio Meirelles ; Ferreira, Juliana Carvalho ; Carvalho, Carlos Roberto Ribeiro De ; Marcílio, Izabel ; Silva, Katia Regina da ; Cobello Junior, Vilson; Felix, Marcelo Consorti; Gomez, Luz Marina ; Souza, Heraldo Possolo de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Healthcare. Unidades: FM, EE, IME
Subjects: ANÓXIA, COVID-19, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA
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ABNT
ALENCAR, Julio Cesar et al. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow?. Healthcare, v. 10, n. 2, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Alencar, J. C., Sternlicht, J. M., Veiga, A. D. M., Marchini, J. F. M., Ferreira, J. C., Carvalho, C. R. R. D., et al. (2022). Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? Healthcare, 10( 2). doi:10.3390/healthcare10020206
NLM
Alencar JC, Sternlicht JM, Veiga ADM, Marchini JFM, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Marcílio I, Silva KR da, Cobello Junior V, Felix MC, Gomez LM, Souza HP de, Mauá DD. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? [Internet]. Healthcare. 2022 ; 10( 2):[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206
Vancouver
Alencar JC, Sternlicht JM, Veiga ADM, Marchini JFM, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Marcílio I, Silva KR da, Cobello Junior V, Felix MC, Gomez LM, Souza HP de, Mauá DD. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? [Internet]. Healthcare. 2022 ; 10( 2):[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206
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: 07 jun. 2023.
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/
NLM
Ribeiro HR. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
Dissertação (Mestrado)
Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest (2021)
Santos, Luis Gustavo Moneda dos; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SANTOS, Luis Gustavo Moneda dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Santos, L. G. M. dos. (2021). Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
NLM
Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
Vancouver
Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
Editor de periodico
International Journal of Approximate Reasoning (2021)
Mauá, Denis Deratani (Editor) ; Campos, Cassio Polpo de (Editor)
Unidade: IME
Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
International Journal of Approximate Reasoning. . Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
APA
International Journal of Approximate Reasoning. (2021). International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
NLM
International Journal of Approximate Reasoning [Internet]. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
Vancouver
International Journal of Approximate Reasoning [Internet]. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
Dissertação (Mestrado)
A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks (2021)
Katague, Gustavo Perez; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROGRAMAÇÃO LINEAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KATAGUE, Gustavo Perez. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in 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-05032021-193406/. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Katague, G. P. (2021). A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
NLM
Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
Vancouver
Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
Artigo de periodico
Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget (2021)
Moreira, Daniel Augusto de Melo; Delgado, Karina Valdivia ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EACH, IME
Subjects: PESQUISA OPERACIONAL, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, PROCESSOS DE MARKOV, TEORIA DOS JOGOS, TEORIA DA DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOREIRA, Daniel Augusto de Melo et al. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, v. 139, p. 143-165, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Moreira, D. A. de M., Delgado, K. V., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2021). Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, 139, 143-165. doi:10.1016/j.ijar.2021.09.003
NLM
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Vancouver
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Trabalho de evento
Cautious classification with data missing not at random using generative random forests (2021)
Villanueva Llerena, Julissa Giuliana ; Mauá, Denis Deratani ; Antonucci, Alessandro
Source: Proceedings. Conference titles: European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches with Uncertainty - ECSQARU. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VILLANUEVA LLERENA, Julissa Giuliana e MAUÁ, Denis Deratani e ANTONUCCI, Alessandro. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. 2021, Anais.. Cham: Springer, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Villanueva Llerena, J. G., Mauá, D. D., & Antonucci, A. (2021). Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-86772-0_21
NLM
Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21
Vancouver
Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21
Trabalho de evento
Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections (2021)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani
Source: Workshop. Conference titles: Workshop on Tractable Probabilistic Modeling. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. 2021, Anais.. [S.l.]: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. In Workshop. Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
NLM
Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
Artigo de periodico-carta/editorial
Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial] (2021)
Mauá, Denis Deratani ; Campos, Cassio Polpo de
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidade: IME
Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAUÁ, Denis Deratani e CAMPOS, Cassio Polpo de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial]. International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
APA
Mauá, D. D., & Campos, C. P. de. (2021). Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial]. International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.ijar.2021.07.002
NLM
Mauá DD, Campos CP de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial] [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002
Vancouver
Mauá DD, Campos CP de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial] [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002
Trabalho de evento-anais periodico
Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging (2021)
Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Conference titles: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence - UAI. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
APA
Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
NLM
Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
Vancouver
Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
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: 07 jun. 2023.
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 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
Vancouver
Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
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
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 jun. 2023. , 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 2023 jun. 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142
Artigo de periodico
The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference (2020)
Cozman, Fabio Gagliardi ; Mauá, Denis Deratani
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EP, IME
Subjects: PROGRAMAÇÃO LÓGICA, COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COZMAN, Fabio Gagliardi e MAUÁ, Denis Deratani. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference. International Journal of Approximate Reasoning, v. 125, p. 218-239, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Cozman, F. G., & Mauá, D. D. (2020). The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference. International Journal of Approximate Reasoning, 125, 218-239. doi:10.1016/j.ijar.2020.07.004
NLM
Cozman FG, Mauá DD. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 218-239.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004
Vancouver
Cozman FG, Mauá DD. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 218-239.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004
Trabalho de evento
Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning (2020)
Fernandez, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH
Subjects: PROBABILIDADE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE DE RISCO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDEZ, Milton Condori et al. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Fernandez, M. C., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., Delgado, K. V., & Silva, V. F. da. (2020). Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_7
NLM
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Vancouver
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Artigo de periodico
Complexity results for probabilistic answer set programming (2020)
Mauá, Denis Deratani ; Cozman, Fabio Gagliardi
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP
Assunto: COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAUÁ, Denis Deratani e COZMAN, Fabio Gagliardi. Complexity results for probabilistic answer set programming. International Journal of Approximate Reasoning, v. 118, p. 133-154, 2020Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003. Acesso em: 07 jun. 2023.
APA
Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2020). Complexity results for probabilistic answer set programming. International Journal of Approximate Reasoning, 118, 133-154. doi:10.1016/j.ijar.2019.12.003
NLM
Mauá DD, Cozman FG. Complexity results for probabilistic answer set programming [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ;118 133-154.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003
Vancouver
Mauá DD, Cozman FG. Complexity results for probabilistic answer set programming [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ;118 133-154.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003

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