会员服务
类别 ·
4 月 24 日
L is different from NP
翻译：暂无翻译
J. Andres Montoya
J. Andres Montoya

We prove that the class LOGSPACE (L, for short) is different from the class NP.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
随机二阶锥互补问题理论与算法研究及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Biot模型基于有限元离散的多重网格算法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Transformer in Transformer
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
A Probabilistic Representation of DNNs: Bridging Mutual Information and Generalization
Arxiv
17+阅读 · 2021年6月18日
Adversarial and Contrastive Variational Autoencoder for Sequential Recommendation
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月19日
OntoZSL: Ontology-enhanced Zero-shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Graph Neural Networks with Heterophily
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
A Graph-based Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
Arxiv
11+阅读 · 2021年1月28日
Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList
Arxiv
11+阅读 · 2020年5月8日
Multi-Label Text Classification using Attention-based Graph Neural Network
Arxiv
46+阅读 · 2020年3月22日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning with Interpretable Structure from RNN
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
类别
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Transformer in Transformer
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
A Probabilistic Representation of DNNs: Bridging Mutual Information and Generalization
Arxiv
17+阅读 · 2021年6月18日
Adversarial and Contrastive Variational Autoencoder for Sequential Recommendation
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月19日
OntoZSL: Ontology-enhanced Zero-shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Graph Neural Networks with Heterophily
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
A Graph-based Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
Arxiv
11+阅读 · 2021年1月28日
Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList
Arxiv
11+阅读 · 2020年5月8日
Multi-Label Text Classification using Attention-based Graph Neural Network
Arxiv
46+阅读 · 2020年3月22日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning with Interpretable Structure from RNN
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
随机二阶锥互补问题理论与算法研究及其应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Biot模型基于有限元离散的多重网格算法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top