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Titel:

AFRNN: Stable RNN with Top Down Feedback and Antisymmetry

Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Autor(en):
Schwabe, Tim; Glasmachers, Tobias; Acosta, Maribel
Herausgeber:
Balasubramanian, Vineeth N.; Tsang, Ivor W.
Kongress- / Buchtitel:
Asian Conference on Machine Learning, ACML 2022, 12-14 December 2022, Hyderabad, India
Band / Teilband / Volume:
189
Verlag / Institution:
PMLR
Jahr:
2022
Seiten:
880--894
Serientitel:
Proceedings of Machine Learning Research
WWW:
https://proceedings.mlr.press/v189/schwabe23a.html
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