Discovering the World Through Unsupervised Statistical Relational Learning

Projektinformationen

DISCWORLD

ID Finanzhilfevereinbarung: 101149800

DOI

10.3030/101149800

EK-Unterschriftsdatum 15 Juli 2024

Startdatum 1 September 2024

Enddatum 31 August 2026

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 177 322,08

Koordiniert durch

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected, processed or generated by the action. It is a document describing what data will be collected, processed or generated and following what methodology and standards, whether and how this data will be shared and/or made open, and how it will be curated and preserved.

Veröffentlichungen

Conference proceedings (2)

EXPLAIN, AGREE, LEARN: Scaling Learning for Neural Probabilistic Logic

Autoren: Victor Verreet, Lennert De Smet, Luc De Raedt, Emanuele Sansone
Veröffentlicht in: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, ECAI 2024, 2024
Herausgeber: IOS Press
DOI: 10.3233/FAIA240634

Collapse-Proof Non-Contrastive Self-Supervised Learning

Autoren: Emanuele Sansone, Tim Lebailly, Tinne Tuytelaars
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning, 2025
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.04959

Peer reviewed articles (1)

Unifying Self-Supervised Clustering and Energy-Based Models

Autoren: Emanuele Sansone, Robin Manhaeve
Veröffentlicht in: Transactions of Machine Learning Research, 2025, ISSN 2835-8856
Herausgeber: OpenReview
DOI: 10.48550/ARXIV.2401.00873