Archivio Istituzionale della RicercaInformation theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition / Alireza Alemi, Neissi; Baldassi, Carlo; Braunstein, Alfredo; Pagnani, Andrea; Zecchina, Riccardo; Davide, Zoccolan. - In: BMC NEUROSCIENCE. - ISSN 1471-2202. - 13:(2012), p. P2. (Intervento presentato al convegno CNS*12) [10.1186/1471-2202-13-S1-P2].
Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition
BALDASSI, CARLO;BRAUNSTEIN, ALFREDO;PAGNANI, ANDREA;ZECCHINA, RICCARDO;
2012
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
Pubblicazioni consigliate
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
https://hdl.handle.net/11583/2504943
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo