Discovering the World Through Unsupervised Statistical Relational Learning

Informations projet

DISCWORLD

N° de convention de subvention: 101149800

DOI

10.3030/101149800

Date de signature de la CE 15 Juillet 2024

Date de début 1 Septembre 2024

Date de fin 31 Août 2026

Financé au titre de

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coût total

Aucune donnée

Contribution de l’UE

€ 177 322,08

Coordonné par

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

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.

Publications

Conference proceedings (2)

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

Auteurs: Victor Verreet, Lennert De Smet, Luc De Raedt, Emanuele Sansone
Publié dans: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, ECAI 2024, 2024
Éditeur: IOS Press
DOI: 10.3233/FAIA240634

Collapse-Proof Non-Contrastive Self-Supervised Learning

Auteurs: Emanuele Sansone, Tim Lebailly, Tinne Tuytelaars
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2025
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.04959

Peer reviewed articles (1)

Unifying Self-Supervised Clustering and Energy-Based Models

Auteurs: Emanuele Sansone, Robin Manhaeve
Publié dans: Transactions of Machine Learning Research, 2025, ISSN 2835-8856
Éditeur: OpenReview
DOI: 10.48550/ARXIV.2401.00873