Archivio Istituzionale della RicercaPACELLI, ROSALBA
PACELLI, ROSALBA
Dipartimento Scienza Applicata e Tecnologia
066947
Mostra
records
Risultati 1 - 4 di 4 (tempo di esecuzione: 0.011 secondi).
A statistical mechanics framework for Bayesian deep neural networks beyond the infinite-width limit
In corso di stampa Pacelli, R.; Ariosto, S.; Pastore, M.; Ginelli, F.; Gherardi, M.; Rotondo, P.
A data-agnostic statistical mechanics approach for studying deep neural networks beyond the infinite-width limit
2024 Pacelli, Rosalba
Learning through atypical phase transitions in overparameterized neural networks
2022 Baldassi, C.; Lauditi, C.; Malatesta, E. M.; Pacelli, R.; Perugini, G.; Zecchina, R.
Universal mean-field upper bound for the generalization gap of deep neural networks
2022 Ariosto, S.; Pacelli, R.; Ginelli, F.; Gherardi, M.; Rotondo, P.
| Citazione | Data di pubblicazione | Autori | File |
|---|---|---|---|
| A statistical mechanics framework for Bayesian deep neural networks beyond the infinite-width limit / Pacelli, R.; Ariosto, S.; Pastore, M.; Ginelli, F.; Gherardi, M.; Rotondo, P.. - In: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. - ISSN 2522-5839. - (In corso di stampa). | In corso di stampa | R. PacelliM. Gherardi + | statistical.pdf |
| A data-agnostic statistical mechanics approach for studying deep neural networks beyond the infinite-width limit / Pacelli, Rosalba. - (2024 Mar 08), pp. 1-154. | 8-mar-2024 | PACELLI, ROSALBA | conv_main_(1).pdf; conv_abstract.pdf |
| Learning through atypical phase transitions in overparameterized neural networks / Baldassi, C.; Lauditi, C.; Malatesta, E. M.; Pacelli, R.; Perugini, G.; Zecchina, R.. - In: PHYSICAL REVIEW. E. - ISSN 2470-0053. - 106:1(2022), p. 014116. [10.1103/PhysRevE.106.014116] | 1-gen-2022 | Baldassi C.Lauditi C.Pacelli R.Perugini G.Zecchina R. + | 2110.00683.pdf |
| Universal mean-field upper bound for the generalization gap of deep neural networks / Ariosto, S.; Pacelli, R.; Ginelli, F.; Gherardi, M.; Rotondo, P.. - In: PHYSICAL REVIEW. E. - ISSN 2470-0053. - 105:6(2022). [10.1103/PhysRevE.105.064309] | 1-gen-2022 | R. PacelliM. Gherardi + | universal.pdf; PhysRevE.105.064309.pdf |