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lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks
lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks
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lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks

Gentile, Fabrizio ; Tortora, Crescenzo ; Covone, Giovanni ; Koopmans, Léon V E ; Li, Rui ; Leuzzi, Laura ; Napolitano, Nicola R

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2023-05, Vol.522 (4), p.5442-5455 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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2
Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks
Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks
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Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks

Kim, Edward J ; Brunner, Robert J

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2017-02, Vol.464 (4), p.4463-4463 [Periódico revisado por pares]

London: Oxford University Press

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3
Compositionality Decomposed: How do Neural Networks Generalise?
Compositionality Decomposed: How do Neural Networks Generalise?
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Compositionality Decomposed: How do Neural Networks Generalise?

Hupkes, Dieuwke ; Dankers, Verna ; Mul, Mathijs ; Bruni, Elia

The Journal of artificial intelligence research, 2020-04, Vol.67, p.757-795 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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4
General Value Function Networks
General Value Function Networks
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General Value Function Networks

Schlegel, Matthew ; Jacobsen, Andrew ; Abbas, Zaheer ; Patterson, Andrew ; White, Adam ; White, Martha

The Journal of artificial intelligence research, 2021-01, Vol.70, p.497-543 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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5
Rotation-invariant convolutional neural networks for galaxy morphology prediction
Rotation-invariant convolutional neural networks for galaxy morphology prediction
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Rotation-invariant convolutional neural networks for galaxy morphology prediction

Dieleman, Sander ; Willett, Kyle W ; Dambre, Joni

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2015-06, Vol.450 (2), p.1441-1459 [Periódico revisado por pares]

London: Oxford University Press

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6
Lake networks and connectivity metrics for the conterminous U.S. (LAGOS‐US NETWORKS v1)
Lake networks and connectivity metrics for the conterminous U.S. (LAGOS‐US NETWORKS v1)
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Lake networks and connectivity metrics for the conterminous U.S. (LAGOS‐US NETWORKS v1)

King, Katelyn B. S. ; Wang, Qi ; Rodriguez, Lauren K. ; Cheruvelil, Kendra S.

Limnology and oceanography letters, 2021-10, Vol.6 (5), p.293-307 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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7
Morphological classification of radio galaxies: capsule networks versus convolutional neural networks
Morphological classification of radio galaxies: capsule networks versus convolutional neural networks
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Morphological classification of radio galaxies: capsule networks versus convolutional neural networks

Lukic, V ; Brüggen, M ; Mingo, B ; Croston, J H ; Kasieczka, G ; Best, P N

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2019-08, Vol.487 (2), p.1729-1744 [Periódico revisado por pares]

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8
Local magnitude determination for Turkey from two independent seismic networks and a consistent M4 + catalogue
Local magnitude determination for Turkey from two independent seismic networks and a consistent M4 + catalogue
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Local magnitude determination for Turkey from two independent seismic networks and a consistent M4 + catalogue

Rojo Limón, G ; Ouillon, G ; Kissling, E ; Sornette, D

Geophysical journal international, 2023-11, Vol.232 (3), p.1979-2000 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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9
Ontology Reasoning with Deep Neural Networks
Ontology Reasoning with Deep Neural Networks
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Ontology Reasoning with Deep Neural Networks

Hohenecker, Patrick ; Lukasiewicz, Thomas

The Journal of artificial intelligence research, 2020-07, Vol.68, p.503 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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10
Deep learning electromagnetic inversion with convolutional neural networks
Deep learning electromagnetic inversion with convolutional neural networks
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Deep learning electromagnetic inversion with convolutional neural networks

Puzyrev, Vladimir

Geophysical journal international, 2019-08, Vol.218 (2), p.817-832 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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  3. Network World  (70.394)
  4. E  (6.524)
  5. Library Journal  (3.912)
  6. School Library Journal  (3.029)
  7. Eos  (2.777)
  8. Pc World  (2.768)
  9. The Women's Health Activist  (2.206)
  10. Geophysical Journal International  (1.875)
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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