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Artigo de periodico
Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron (2023)
Cornacchia, Elisabetta; Mignacco, Francesca; Veiga, Rodrigo ; Gerbelot, Cédric; Loureiro, Bruno; Zdeborová, Lenka
Fonte: Machine Learning: Science and Technology. Unidade: IF
Assuntos: MECÂNICA ESTATÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DO RISCO, ALGORITMOS, INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS
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ABNT
CORNACCHIA, Elisabetta et al. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. 1, p. 36 ; open access, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Cornacchia, E., Mignacco, F., Veiga, R., Gerbelot, C., Loureiro, B., & Zdeborová, L. (2023). Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron. Machine Learning: Science and Technology, 4( 1), 36 ; open access. doi:10.1088/2632-2153/acb428
NLM
Cornacchia E, Mignacco F, Veiga R, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( 1): 36 ; open access.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428
Vancouver
Cornacchia E, Mignacco F, Veiga R, Gerbelot C, Loureiro B, Zdeborová L. Learning curves for the multi-class teacher–student perceptron [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( 1): 36 ; open access.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/acb428
Relatorio tecnico
Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks (2022)
Veiga, Rodrigo Soares ; Stephan, Ludovic; Loureiro, Bruno; Krzakala, Florent; Zdeborová, Lenka
Unidade: IF
Assuntos: REDE NERVOSA, MECÂNICA ESTATÍSTICA
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ABNT
VEIGA, Rodrigo Soares et al. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025. , 2022
APA
Veiga, R. S., Stephan, L., Loureiro, B., Krzakala, F., & Zdeborová, L. (2022). Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
NLM
Veiga RS, Stephan L, Loureiro B, Krzakala F, Zdeborová L. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
Vancouver
Veiga RS, Stephan L, Loureiro B, Krzakala F, Zdeborová L. Phase diagram of stochastic gradient descent in high-dimensional two-layer neural networks [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.00293.pdf
Artigo de periodico
Contact process under renewals I (2019)
Fontes, Luiz Renato ; Marchetti, Domingos Humberto Urbano ; Mountford, Thomas S.
Fonte: Stochastic Processes and their Applications. Unidades: IF, IME
Assuntos: MECÂNICA ESTATÍSTICA, PERCOLAÇÃO
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ABNT
FONTES, Luiz Renato e MARCHETTI, Domingos Humberto Urbano e MOUNTFORD, Thomas S. Contact process under renewals I. Stochastic Processes and their Applications, v. 129, n. 8, p. 2903-2911, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spa.2018.08.007. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Fontes, L. R., Marchetti, D. H. U., & Mountford, T. S. (2019). Contact process under renewals I. Stochastic Processes and their Applications, 129( 8), 2903-2911. doi:10.1016/j.spa.2018.08.007
NLM
Fontes LR, Marchetti DHU, Mountford TS. Contact process under renewals I [Internet]. Stochastic Processes and their Applications. 2019 ; 129( 8): 2903-2911.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spa.2018.08.007
Vancouver
Fontes LR, Marchetti DHU, Mountford TS. Contact process under renewals I [Internet]. Stochastic Processes and their Applications. 2019 ; 129( 8): 2903-2911.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spa.2018.08.007
Relatorio tecnico
Mesoscopic approach to subcritical fatigue crack growth (2016)
Araújo, Maycon de Sousa; Andrade Jr, Jose S.; Herrmann, Hans J.; Vieira, André de Pinho
Unidade: IF
Assuntos: SISTEMAS DESORDENADOS, MECÂNICA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAÚJO, Maycon de Sousa et al. Mesoscopic approach to subcritical fatigue crack growth. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/1608.02613.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025. , 2016
APA
Araújo, M. de S., Andrade Jr, J. S., Herrmann, H. J., & Vieira, A. de P. (2016). Mesoscopic approach to subcritical fatigue crack growth. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/1608.02613.pdf
NLM
Araújo M de S, Andrade Jr JS, Herrmann HJ, Vieira A de P. Mesoscopic approach to subcritical fatigue crack growth [Internet]. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/1608.02613.pdf
Vancouver
Araújo M de S, Andrade Jr JS, Herrmann HJ, Vieira A de P. Mesoscopic approach to subcritical fatigue crack growth [Internet]. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/1608.02613.pdf

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