Projecten
Miniaturisatie-effecten en positionering van sensors voor neurale decodering in EEG sensor netwerken KU Leuven
Elektro-encefalografie of EEG kan worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen, zoals het diagnosticeren van aandoeningen zoals epilepsie, brain Computer Interfaces of in neurale prothesen. Deze toepassingen zouden baat hebben bij een continue 24/7 EEG-monitoring, maar dit is onpraktisch met traditionele EEG-headsets. Hoewel de recente opkomst van nieuwe miniatuur- EEG-sensoren dit op termijn mogelijk zou kunnen maken, hebben deze het ...
Tensor gebaseerde benaderingen in Magnetische Resonantie Spectroscopie beeldvorming and Multi-parametrische MRI data analyse KU Leuven
Nauwkeurige karakterisering en lokalisatie van pathologische weefseltypen spelen een belangrijk rol bij de diagnose en behandelingsplanning van hersentumoren. Neuroimaging-technieken zoals magnetische resonantie beeldvorming (MRI), magnetische resonantie spectroscopische beeldvorming (MRSI), perfusiegewogen beeldvorming (PWI) en diffusie gewogen beeldvorming (DWI) worden gebruikt om hersentumoren te karakteriseren en de volledige tumor omtrek ...
Structuur en hogere orde tensor decomposities: algebraĆÆsche en numerieke aspecten en implicaties voor signaalscheiding en systeemidentificatie. KU Leuven
De waarde van data kan niet onderschat worden in het huidige digitale tijdperk. Technieken voor dataontginning hebben geleid tot verschillende waardevolle technologische vooruitgangen die ons dagelijks leven significant hebben beĆÆnvloed. Een belangrijk aspect van dataontginning is datarepresentatie. Terwijl vectoren en matrices gebruikt kunnen worden om respectievelijk Ć©Ć©n- en tweewegsdata te beschrijven, zijn zogenoemde tensoren uitermate ...
nD: Multidimensionele dynamische systemen, (multi-)lineare numerieke algoritmen en tensor data. KU Leuven
Optimalisatie voor tensor ontbindingen: versnelde matrix vermenigvuldiging en rank adaptieve methoden. KU Leuven
Deze doctoraatsthesis bestaat uit twee delen. De link tussen beide delen is het gebruik van optimalisatie algoritmes voor tensor ontbindingen.
Deel 1: versnelde matrix vermenigvuldiging.
Matrix vermenigvuldiging is een cruciale bewerking in de (numerieke) lineaire algebra. Wanneer een matrix vermenigvuldiging gebeurd op een computer in eindige precisie, is het belangrijk de rekenkost zo laag mogelijk te houden en ...
Een hoog-performante tensor netwerk bibliotheek voor klassieke en kwantummechanische veeldeeltjesproblemen Universiteit Gent
Het doel van dit project is om publiek beschikbare bibliotheken te ontwikkelen voor het gebruik van tensoren en tensornetwerken in de context van veeldeetjesfysica Hierbij is het de bedoeling ondersteuning te bieden voor de laatste trends in high performance computing, zoals GPU computing en automatische differentiatie Tensornetwerkalgoritmes zijn nuttig gebleken voor zowel kwantummechanische veeldeeltjessystemen en veldentheorieƫn als voor ...
Tussen lineair en niet-lineair: nieuwe tensor perspectieven KU Leuven
Het is de symmetrie, domoor! Tensor netwerken klaarstomen voor de topologische kwantumrevolutie Universiteit Gent
Dit voorstel speelt zich af in het tijdperk van de tweede kwantumrevolutie, waarin er een grote behoefte is aan een computationeel raamwerk om
topologische materialen en kwantumapparaten met exotische deeltjesstatistieken te beschrijven en te simuleren.
* De twee hoofdrolspelers: symmetrieƫn en tensornetwerken.
* Het verhaal: terwijl de topologische materialen het paradigma van Landau's symmetriebreking lijken te trotseren ...
Tensor modellen in kernel-gebaseerde modellen en diep leren KU Leuven
Recent zijn nieuwe synergieƫn verkregen tussen neurale netwerken, diep leren en kernel machines, door middel van Restricted Kernel Machines (RKM). Deze hebben verschillende aspecten gemeenschappelijk met Restricted Boltzmann Machines (RBM). Voor RKM is het gebruik van tensor gebaseerde modellen heel natuurlijk. RKM's zijn ook uitgebreid naar generatieve modellen en diep leren, en zijn nauw verwant aan least squares support vector machines. ...