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Random Matrix Theory Proves that Deep Learning Representations of GAN-data Behave as Gaussian Mixtures., , , und . ICML, Volume 119 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 8573-8582. PMLR, (2020)The Unexpected Deterministic and Universal Behavior of Large Softmax Classifiers., , , und . AISTATS, Volume 130 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1045-1053. PMLR, (2021)Falcon2-11B Technical Report., , , , , , , , , und 7 andere Autor(en). CoRR, (2024)Performance Gaps in Multi-view Clustering under the Nested Matrix-Tensor Model., , und . ICLR, OpenReview.net, (2024)Kernel Random Matrices of Large Concentrated Data: the Example of GAN-Generated Images., , und . ICASSP, Seite 7480-7484. IEEE, (2019)Learning from Low Rank Tensor Data: A Random Tensor Theory Perspective., , , , und . UAI, Volume 216 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1858-1867. PMLR, (2023)Deep Multi-class Adversarial Specularity Removal., , , , und . SCIA, Volume 11482 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 3-15. Springer, (2019)Do Vision and Language Encoders Represent the World Similarly?, , , , , , und . CVPR, Seite 14334-14343. IEEE, (2024)Lightweight Neural Networks From PCA & LDA Based Distilled Dense Neural Networks., , , und . ICIP, Seite 3060-3064. IEEE, (2020)Random Matrix Theory for AI: From Theory to Practice. (Théorie des matrices aléatoires pour l'IA: De la théorie à la pratique).. Supélec, Gif-sur-Yvette, France, (2020)