Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Jamroż, mgr inż.

doktorant

Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications
WIEiT


Identyfikatory Autora

ORCID: brak

ResearcherID: brak

Scopus: brak





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 2, z ogólnej liczby 2 publikacji Autora


1
  • A Bayesian nonparametrics view into deep representations / Michał JAMROŻ, Marcin KURDZIEL, Mateusz Opala // W: NeurIPS 2020 [Dokument elektroniczny] : 34th conference on Neural Information Processing Systems : December 6–12, 2020, Vancouver, Canada / ed. by H. Larochelle, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — La Jolla : Neural Information Processing Systems, cop. 2020. — (Advances in Neural Information Processing Systems ; ISSN 1049-5258 ; vol. 33). — e-ISBN: 978-1-7138-2954-6. — S. 1440–1450. — Tryb dostępu: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/0ffaca95e3e5242ba1097ad8a9a6e95d-Paper.pdf [2021-04-30]. — Bibliogr., Abstr.. — Toż.: {http://www.proceedings.com/59066.html} [2021-07-07]. — Dostęp do pełnego tekstu po zalogowaniu

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • Neural representations reveal distinct modes of class fitting in residual convolutional networks / Michał JAMROŻ, Marcin KURDZIEL // W: AAAI-23 [Dokument elektroniczny] : thirty-seventh AAAI conference on Artificial intelligence ; thirty-fifth conference on Innovative applications of artificial intelligence ; thirteenth symposium on Educational advances in artificial intelligence : February 7-14, 2023, Washington DC, USA / ed. by Brian Williams, Yiling Chen, Jennifer Neville. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Washington : Association for the Advancement of Artificial Intelligence, cop. 2023. — (Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence ; ISSN 2159-5399 ; Vol. 37). — e-ISBN: 978-1-57735-880-0. — S. 7988-7995. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/25966/25738 [2023-06-30]. — Bibliogr. s. 7995, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-06-26. — Opublikowane w części: AAAI-23 Technical Tracks 7

  • keywords: representation learning, deep neural architectures, deep neural network algorithms, probabilistic methods, adversarial learning, adversarial robustness

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1609/aaai.v37i7.25966