尼古拉斯·科普
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2020年–今天
2020 【c7】 埃米利奥·拉斐尔·巴尔达 , 尼古拉斯·科普 , 阿拉什·贝布迪 , 鲁道夫·马塔尔 :
通过基于稀疏度的压缩,对手的风险受到限制。 AISTATS公司 2020 : 3816-3825 【c6】 尼娜·米奥兰 , 尼古拉斯·古伊 , 哈迪·扎提提 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 哈泰姆·哈伊里 , 丹尼尔·布鲁克斯 , 爱丽丝·勒布里甘特 , 约翰·马瑟 , 本杰明·侯 , Yann Thanwerdas公司 , 斯特凡·海德 , 奥利维尔·佩尔特 , 尼古拉斯·科普 , Yann Cabanes公司 , 托马斯·杰拉尔德 , 保罗·肖查特 , 伯恩哈德·凯恩斯 , 克莱尔·唐纳 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
使用Geomstats在Python中学习几何入门。 科学Py 2020 : 48-57 [i4] 尼娜·米奥兰 , 爱丽丝·勒·布里甘特 , 约翰·马瑟 , 本杰明·侯 , 尼古拉斯·古伊 , Yann Thanwerdas公司 , 斯特凡·海德 , 奥利维尔·佩尔特 , 尼古拉斯·科普 , 哈迪·扎提提 , 哈特姆·哈吉里 , Yann Cabanes公司 , 托马斯·杰拉尔德 , 保罗·乔查特 , 克里斯蒂安·舍梅克 , 伯恩哈德·凯恩斯 , 克莱尔·唐纳 , 苏珊·福尔摩斯 , 泽维尔·佩内克 :
Geomstats:机器学习中黎曼几何的Python包。 CoRR公司 abs/2004.04667 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [注2] 克里斯托弗·施奈林 , 马库斯·罗特 , 尼古拉斯·科普 , 鲁道夫·马塔尔 , 安克·施梅因克 :
穿孔极性码密度演化的高效实现。 IEEE接入 7 : 105909-105921 ( 2019 ) 【c5】 尼古拉斯·科普 , 阿拉什·贝布迪 , 鲁道夫·马塔尔 :
一位群解析信号重构的性能分析。 ICASSP公司 2019 : 5272-5276 [c4] 尼古拉斯·科普 , 阿拉什·贝布迪 , 鲁道夫·马塔尔 :
亚高斯块对角矩阵的群限制等距性。 ISIT公司 2019 : 2694-2698 [i3] 尼古拉斯·科普 , 阿拉什·贝赫布迪 , 鲁道夫·马塔尔 :
群解析信号恢复中块对角矩阵的限制等距性。 CoRR公司 abs/1901.06214 ( 2019 ) [i2] 埃米利奥·拉斐尔·巴尔达 , 阿拉什·贝布迪 , 尼古拉斯·科普 , 鲁道夫·马塔尔 :
通过基于稀疏性的压缩实现神经网络的对抗风险边界。 CoRR公司 腹肌/1906.00698 ( 2019 ) 2018 【c3】 尼古拉斯·科普 , 鲁道夫·马塔尔 :
从二进制测量恢复块解析信号。 单一共享平台 2018 : 293-297 2017 【c2】 尼古拉斯·科普 , 鲁道夫·马塔尔 :
用于频率解析信号恢复的二进制迭代硬阈值。 WSA公司 2017 : 1-7 2016 [j1] 詹姆斯·汤森 , 尼古拉斯·科普 , 塞巴斯蒂安·魏奇瓦尔德 :
Pymanopt:一个Python工具箱,用于使用自动区分对流形进行优化。 J.马赫。 学习。 物件。 17 : 137:1-137:5 ( 2016 ) [i1] 詹姆斯·汤森 , 尼古拉斯·科普 , 塞巴斯蒂安·魏奇瓦尔德 :
Pymanopt:使用自动微分进行流形优化的Python工具箱。 CoRR公司 腹肌/1603.03236 ( 2016 ) 2015 【c1】 尼古拉斯·科普 , 马格努斯·谢弗 , 彼得·瓦里 :
闭环多通道线性预测的噪声整形。 ICASSP公司 2015 : 394-398