Publication

Learning Latent Representations of 3D Human Pose with Deep Neural Networks

Publications associées (61)

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Connectez-vous pour utiliser Chat avec Graph Search

Learning Latent Representations of 3D Human Pose with Deep Neural Networks

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Global information processing in feedforward deep networks

RG-Flow: a hierarchical and explainable flow model based on renormalization group and sparse prior

COBRA: Enhancing DNN Latency Prediction with Language Models trained on Source Code

Assessment of idiopathic inflammatory myopathy using a deep learning method for muscle T2 mapping segmentation

Biologically plausible unsupervised learning in shallow and deep neural networks

Determining 1D fast-ion velocity distribution functions from ion cyclotron emission data using deep neural networks

Infrared Metasurface Augmented by Deep Learning for Monitoring Dynamics between All Major Classes of Biomolecules

Disentangling feature and lazy training in deep neural networks

Supplementary Material - AL2: Progressive Activation Loss for Learning General Representations in Classification Neural Networks

Crowding and the Architecture of the Visual System