萨布丽娜·瓜斯塔维诺
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2020年–今天
2024 [j5] 法比亚娜·卡马塔里 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 米歇尔·皮亚纳 , 艾玛·佩拉奇奥内 :
通过贪婪方法选择与分类器相关的特征。 统计计算。 34 ( 5 ) : 151 ( 2024 ) 【j4】 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 费德里科·本文努托 :
好错误和坏错误:深度合奏学习中的价值加权技能分数。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 35 ( 2 ) : 1993-2002 ( 2024 ) [i11] 米歇尔·皮亚纳 , 费德里科·本文努托 , 安娜·玛丽亚·马松 , 克里斯蒂娜·坎皮 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 保罗·马萨 , 艾玛·佩拉奇奥内 , 安娜·沃尔帕拉 :
AI-FLARES:太阳耀斑数据分析的人工智能。 CoRR公司 abs/2401.01104 ( 2024 ) [i10] 法比亚娜·卡马塔里 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 米歇尔·皮亚纳 , 艾玛·佩拉奇奥内 :
贪婪特征选择:通过贪婪方法进行与分类器相关的特征选择。 CoRR公司 abs/2403.05138 ( 2024 ) [第九章] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 卡齐亚琳娜·巴哈马扎瓦 , 艾玛·佩拉奇奥内 , 法比亚娜·卡马塔里 , 吉安卢卡·奥多 , 丹尼尔·特洛尼 , 罗伯托·苏西诺 , 贾纳弗雷多·尼科里尼 , 西尔瓦诺·芬斯基 , 米歇尔·皮亚纳 , 安娜·玛丽亚·马松 :
根据太阳风数据预测地效事件,并通过机器学习方法评估最具预测性的特征。 CoRR公司 腹肌/2403.09847 ( 2024 ) 2023 [i8] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 瓦伦蒂娜·坎迪亚尼 , 亚历山德罗·本普拉德 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 费德里科·本文努托 , 安娜·玛丽亚·马松 , 罗伯托·苏西诺 , 丹尼尔·特洛尼 , 西尔瓦诺·芬斯基 , 米歇尔·皮亚纳 :
物理驱动的机器学习用于预测日冕物质抛射的移动时间。 CoRR公司 abs/2305.10057 ( 2023 ) [i7] 弗朗西斯科·马切蒂 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 克里斯蒂娜·坎皮 , 费德里科·本文努托 , 米歇尔·皮亚纳 :
基于加权度量优化神经网络分类性能的综合理论框架。 CoRR公司 abs/2305.13472 ( 2023 ) 2022 [j3] 弗朗西斯科·马切蒂 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 克里斯蒂娜·坎皮 :
计分损失(SOL)功能。 模式识别。 132 : 108913 ( 2022 ) [i6] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 费德里科·本文努托 , 克里斯蒂娜·坎皮 , 米歇尔·皮亚纳 :
通过基于视频的深度学习进行实际太阳耀斑预测。 CoRR公司 abs/2209.05128 ( 2022 ) 2021 [i5] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 费德里科·本文努托 :
坏错误和好错误:深度集成学习中的加权技能得分。 CoRR公司 abs/2103.02881 ( 2021 ) [i4] 弗朗西斯科·马切蒂 , 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 克里斯蒂娜·坎皮 :
计分损失(SOL)功能。 CoRR公司 腹肌/2103.15522 ( 2021 ) [i3] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 马可·蒂齐 , 费德里科·卡索拉 , 安东尼奥·伊恩戈 , 戴维德·萨切蒂 , 恩里科·索拉佐 , 费德里科·本文努托 :
利用集成深度学习和雷达数据预测严重雷暴事件。 CoRR公司 abs/2109.09791 ( 2021 ) [i2] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 费德里科·本文努托 , 克里斯蒂娜·坎皮 , 米歇尔·皮亚纳 :
监督耀斑预测研究的实施范例:视频数据的深度学习应用程序。 CoRR公司 abs/2110.12554 ( 2021 ) 2020 [注2] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 费德里科·本文努托 :
谱正则化方法的收敛速度:病态逆问题与统计核学习的比较。 SIAM J.数字。 分析。 58 ( 6 ) : 3504-3529 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j1] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 费德里科·本文努托 :
稀疏泊松回归的一致且数值有效的变量选择方法,用于学习和信号恢复。 统计计算。 29 ( 三 ) : 501-516 ( 2019 ) [i1] 萨布丽娜·瓜斯塔维诺 , 米歇尔·皮亚纳 , 安娜·玛丽亚·马松 , 理查德·施瓦茨 , 费德里科·本文努托 :
太阳耀斑风暴的去饱和EUV观测。 CoRR公司 abs/1904.04211 ( 2019 )