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Holzmüller, David
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1
Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniforml..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Christiansen, Henrik
...
npj Computational Materials. 10 (2024) 1 - p. , 2024
Link:
https://doi.org/10.1038/..
?
2
Transfer learning for chemically accurate interatomic neura..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Bonfirraro, Luca
.
Physical Chemistry Chemical Physics. 25 (2023) 7 - p. 5383-5396 , 2023
Link:
https://doi.org/10.1039/..
?
3
Exploring chemical and conformational spaces by batch mode ..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Steinwart, Ingo
.
Digital Discovery. 1 (2022) 5 - p. 605-620 , 2022
Link:
https://doi.org/10.1039/..
?
4
Predicting properties of periodic systems from cluster data..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Schuldt, Robin
.
The Journal of Chemical Physics. 156 (2022) 11 - p. , 2022
Link:
https://doi.org/10.1063/..
?
5
Fast Sparse Grid Operations Using the Unidirectional Princi..:
, In:
Lecture Notes in Computational Science and Engineering; Sparse Grids and Applications - Munich 2018
,
Holzmüller, David
;
Pflüger, Dirk
- p. 69-100 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1007/..
?
6
Fast and Sample-Efficient Interatomic Neural Network Potent..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Steinwart, Ingo
.
Journal of Chemical Theory and Computation. 17 (2021) 10 - p. 6658-6670 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1021/..
?
7
Muscles Reduce Neuronal Information Load: Quantification of..:
Haeufle, Daniel F. B.
;
Wochner, Isabell
;
Holzmüller, David
...
Frontiers in Robotics and AI. 7 (2020) - p. , 2020
Link:
https://doi.org/10.3389/..
?
8
Convergence Rates for Non-Log-Concave Sampling and Log-Part..:
Holzmüller, David
;
Bach, Francis
info:eu-repo/grantAgreement//724063/EU/Robust algorithms for learning from modern data/SEQUOIA. , 2023
Link:
https://hal.science/hal-..
?
9
Convergence Rates for Non-Log-Concave Sampling and Log-Part..:
Holzmüller, David
;
Bach, Francis
info:eu-repo/grantAgreement//724063/EU/Robust algorithms for learning from modern data/SEQUOIA. , 2023
Link:
https://hal.science/hal-..
?
10
Convergence Rates for Non-Log-Concave Sampling and Log-Part..:
Holzmüller, David
;
Bach, Francis
http://arxiv.org/abs/2303.03237. , 2023
Link:
http://arxiv.org/abs/230..
?
11
Regression from linear models to neural networks : double d..:
Holzmüller, David
1859132677. , 2023
Link:
https://doi.org/10.18419..
?
12
Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniforml..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Christiansen, Henrik
...
http://arxiv.org/abs/2312.01416. , 2023
Link:
http://arxiv.org/abs/231..
?
13
Predicting Properties of Periodic Systems from Cluster Data..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Schuldt, Robin
.
http://arxiv.org/abs/2312.01414. , 2023
Link:
http://arxiv.org/abs/231..
?
14
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural n..:
Haas, Moritz
;
Holzmüller, David
;
von Luxburg, Ulrike
.
http://arxiv.org/abs/2305.14077. , 2023
Link:
http://arxiv.org/abs/230..
?
15
Transfer learning for chemically accurate interatomic neura..:
Zaverkin, Viktor
;
Holzmüller, David
;
Bonfirraro, Luca
.
http://arxiv.org/abs/2212.03916. , 2022
Link:
http://arxiv.org/abs/221..
1-15