Nina Miolane

Un approccio fresco migliora i calcoli sulla varietà di Stiefel per varie applicazioni.

Un framework progettato per standardizzare il benchmarking nella ricerca sul deep learning topologico.

Un nuovo modo per migliorare l'efficienza nei compiti di riconoscimento dei modelli.

Esplorando come nuovi approcci matematici migliorano l'apprendimento automatico per tipi di dati complessi.

Nuovi metodi per calcolare le geodetiche sullo spazio di Stiefel migliorano l'efficienza degli algoritmi.

I partecipanti hanno mostrato mappature di dati innovative usando strutture topologiche a una conferenza di machine learning.