皮埃尔·鲁森
人员信息
优化列表
![笔记](https://dblp.uni-trier.de/img/note-mark.dark.12x12.png)
2020年–今天
2024 【c1】 穆巴沙拉·阿赫塔 , 奥马尔·本杰伦 , Costanza Conforti公司 , 彼得·吉斯伯斯 , 琼·金纳·米格勒(Joan Giner-Miguelez) , 尼提沙·贾因 , 迈克尔·库奇尼克 , 昆廷·霍斯特 , 皮埃尔·马塞纳克 , 手动Maskey , 彼得·马特森 , 路易斯·奥拉 , 皮埃尔·鲁森 , 拉贾特·辛德 , 埃琳娜·辛佩尔 , 戈弗里·托马斯 , 斯拉瓦·泰霍诺夫 , 华金·范肖伦 , 乔斯·范德维尔德 , 斯特芬·福格勒 , 卡罗尔·让·吴 :
Croissant:ML-Ready数据集的元数据格式。 DEEM@SIGMOD公司 2024 : 1-6 [i4] 穆巴沙拉·阿赫塔 , 奥马尔·本杰伦 , Costanza Conforti公司 , 琼·金纳·米格勒(Joan Giner-Miguelez) , 尼蒂莎·贾恩 , 迈克尔·库奇尼克 , 昆廷·霍斯特 , 皮埃尔·马塞纳克 , 手动Maskey , 彼得·马特森 , 路易斯·奥拉 , 皮埃尔·鲁森 , 拉贾特·辛德 , 埃琳娜·辛佩尔 , 戈弗里·托马斯 , 斯拉瓦·泰霍诺夫 , 华金·范肖伦 , 斯特芬·福格勒 , 卡罗尔·让·吴 :
Croissant:ML-Ready数据集的元数据格式。 CoRR公司 abs/2403.19546 ( 2024 ) 2023 [j1] 米歇尔·贝斯 , 卡里普索·埃雷拉 , 阿里尔·诺伊费尔德 , 皮埃尔·鲁森 :
使用神经网络参数化对协方差矩阵进行低秩加稀疏分解。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 34 ( 1 ) : 171-185 ( 2023 ) 2021 [i3] 卡里普索·埃雷拉 , 弗洛里安·克拉奇 , 皮埃尔·鲁森 , 约瑟夫·泰赫曼 :
通过随机神经网络实现最佳停车。 CoRR公司 abs/2104.13669 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [i2] 米歇尔·贝斯 , 卡里普索·埃雷拉 , 阿里尔·纽费尔德 , 皮埃尔·鲁森 :
使用神经网络参数化的协方差矩阵的低秩加稀疏分解。 CoRR公司 abs/1908.00461 ( 2019 ) [i1] 翟晓华 , 琼·普格塞弗 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 皮埃尔·鲁森 , 卡洛斯·里克尔梅 , 马里奥·卢西奇 , 约西普·乔隆加 , 安德烈·苏萨诺·平托 , 马克西姆·诺依曼 , 阿列克谢·多索维茨基 , 卢卡斯·拜尔 , 奥利维尔·巴瑟姆 , 迈克尔·查宁 , Marcin Michalski女士 , 奥利维尔·布斯克 , 西尔万·盖利 , 尼尔·霍尔斯比 :
视觉任务适应基准。 CoRR公司 abs/1910.04867 ( 2019 )
合著者索引
![](https://dblp.uni-trier.de/img/cog.dark.24x24.png)