- -

Low-Rank Approximation in Neuronal Networks

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

Low-Rank Approximation in Neuronal Networks

Show full item record

Dolz Martínez, V. (2020). Low-Rank Approximation in Neuronal Networks. http://hdl.handle.net/10251/151479

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/151479

Files in this item

Item Metadata

Title: Low-Rank Approximation in Neuronal Networks
Secondary Title: Aproximaciones de bajo orden en redes neuronales
Author: Dolz Martínez, Vicent
Director(s): Onaindia de la Rivaherrera, Eva Chinesta Soria, Francisco
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Read date / Event date:
2020-09-17
Issued date:
Abstract:
[EN] Artificial intelligence algorithms have experienced a dramatic improvement in the last decade generating very precise models in all fields of study. This has led us to a new problematic of mass data storage and ...[+]


[ES] Los algoritmos de Inteligencia Artificial han experimentado una drástica mejora en la última década generando modelos muy precisos en todos los campos de estudio. Esto nos ha llevado a una nueva problemática ...[+]


[CA] Els algoritmes d’intel·ligència artificial han experimentat una dràstica millora en l’última dècada generant models molt precisos en tots els camps d’estudi. Això ens ha portat a un nou problema d’emmagatzematge ...[+]
Subjects: Low-Rank , Tensor decomposition , CNN , Bajo orden , Descomposición tensorial
Copyrigths: Cerrado
Publisher:
Universitat Politècnica de València
degree: Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica
Type: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record