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Non consultabile CUNEGATTI ELIA, TOPOLOGICAL GRAPH SPARSITY IN DEEP NEURAL NETWORKS: UNDERSTANDING SPARSE NEURAL NETWORKS FROM THEIR TOPOLOGICAL STRUCTURES WITH A NETWORK SCIENCE APPROACH, Rel. IACCA GIOVANNI, AA 2021/2022
Autore: CUNEGATTI ELIA
Titolo: TOPOLOGICAL GRAPH SPARSITY IN DEEP NEURAL NETWORKS: UNDERSTANDING SPARSE NEURAL NETWORKS FROM THEIR TOPOLOGICAL STRUCTURES WITH A NETWORK SCIENCE APPROACH
Relatore: IACCA GIOVANNI
Correlatore: BUCUR DOINA
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione
Formato: digitale
Segnatura: 0517H-825
Non consultabile DOH MIRIAM, LA MOSAÏQUE CULTURELLE, A LOCAL-GLOBAL COMPUTATIONAL MODEL TO PROMOTE THE INTEGRATION OF MUSLIM MINORITIES IN THE PARIS METROPOLITAN AREA, Rel. BUCUR DOINA, Rel. IACCA GIOVANNI, AA 2019/2020
Autore: DOH MIRIAM
Titolo: LA MOSAÏQUE CULTURELLE, A LOCAL-GLOBAL COMPUTATIONAL MODEL TO PROMOTE THE INTEGRATION OF MUSLIM MINORITIES IN THE PARIS METROPOLITAN AREA
Relatore: IACCA GIOVANNI
Secondo Relatore: BUCUR DOINA
Anno accademico: 2019/2020
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria dell'Informazione e delle Comunicazioni [0340H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione
Formato: digitale
Segnatura: 0340H-144
Consultabile MIOTTO SARA, OPTIMIZING TRANSPARENCY: CODESIGNING MODELS AND VISUALIZATIONS FOR EXPLAINABLE AI IN FINANCIAL DECISION SUPPORT SYSTEMS, Rel. IACCA GIOVANNI, AA 2022/2023
Autore: MIOTTO SARA
Titolo: OPTIMIZING TRANSPARENCY: CODESIGNING MODELS AND VISUALIZATIONS FOR EXPLAINABLE AI IN FINANCIAL DECISION SUPPORT SYSTEMS
Relatore: IACCA GIOVANNI
Correlatore: CUSTODE LEONARDO LUCIO
Secondo Correlatore: BUCUR DOINA
Anno accademico: 2022/2023
Corso: Corso di Laurea Magistrale - Artificial Intelligence Systems [0342H]
Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione
Formato: digitale
Segnatura: 0342H-75
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Consultabile RIBAGA EROS, IMPROVING MACHINE LEARNING EXPLAINABILITY THROUGH SEMANTIC PART SEGMENTATION, Rel. IACCA GIOVANNI, AA 2023/2024
Autore: RIBAGA EROS
Titolo: IMPROVING MACHINE LEARNING EXPLAINABILITY THROUGH SEMANTIC PART SEGMENTATION
Relatore: IACCA GIOVANNI
Correlatore: BUCUR DOINA
Secondo Correlatore: CUSTODE LEONARDO LUCIO
Anno accademico: 2023/2024
Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H]
Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto
Formato: digitale
Segnatura: 0517H-1001
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