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1Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network: Paper list for equivariant neural network
https://github.com/Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network
vor einem Jahr von @becker
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1(56) Deep Learning — Andreas Geiger - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij3NTWIdtMbfvX7Z-4WEXRqD
vor einem Jahr von @becker
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learning
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deeplearninglectureteaching
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1The Best GPUs for Deep Learning in 2020 — An In-depth Analysis
https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/
vor 2 Jahren von @becker
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gpu
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deep
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1Best GPU for Deep Learning in 2022 (so far)
https://lambdalabs.com/blog/best-gpu-2022-sofar/
vor 2 Jahren von @becker
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gpu
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benchmarkgpudeeplearningcomparisonnvidia
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1hurcy/awesome-ehr-deeplearning: Curated list of awesome papers for electronic health records(EHR) mining, machine learning, and deep learning.
https://github.com/hurcy/awesome-ehr-deeplearning
vor 4 Jahren von @becker
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awesome
ehr
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deep
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awesomeehrdatadeeplearningcureatedlistoverviewreviewsurvey
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1Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity
N. Ravindra, C. Espinosa, E. Berson, T. Phongpreecha, P. Zhao, M. Becker, A. Chang, S. Shome, I. Marić, D. De Francesco und 1 andere Autor(en). npj Digital Medicine, 6 (1): 171 (2023)
vor 8 Monaten von @becker
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deep
learning
myown
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prematurity
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4Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, und A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
vor einem Jahr von @becker
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model
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datasets
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sets
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themislargedatamachinelearningrequirementdeepmodelsmodeldatasetdatasetssetsetslimit
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2Evolution-Informed Neural Networks for Microbiome Data Analysis
M. Ito, Y. Glaser, und P. Sadowski. 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Seite 3386--3391. IEEE, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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learning
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nn
themis
backgroundbioinformaticsdeepinformationknowledgelearningmicribiomenetworkneutralnnthemis
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1Longitudinal variational autoencoder
S. Ramchandran, G. Tikhonov, K. Kujanpää, M. Koskinen, und H. Lähdesmäki. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Seite 3898--3906. PMLR, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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3Gain: Missing data imputation using generative adversarial nets
J. Yoon, J. Jordon, und M. Schaar. International conference on machine learning, Seite 5689--5698. PMLR, (2018)
vor 2 Jahren von @becker
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missing
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2Embedded-model flows: Combining the inductive biases of model-free deep learning and explicit probabilistic modeling
G. Silvestri, E. Fertig, D. Moore, und L. Ambrogioni. arXiv preprint arXiv:2110.06021, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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toread
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2Leveraging deep contrastive learning for semantic interaction
M. Belcaid, A. Martinez, und J. Leigh. PeerJ Computer Science, (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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1Single-synapse analyses of Alzheimer’s disease implicate pathologic tau, DJ1, CD47, and ApoE
T. Phongpreecha, C. Gajera, C. Liu, K. Vijayaragavan, A. Chang, M. Becker, R. Fallahzadeh, R. Fernandez, N. Postupna, E. Sherfield und 1 andere Autor(en). Science advances, 7 (51): eabk0473 (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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alzheimer
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1Bayesian Structure Learning with Generative Flow Networks
T. Deleu, A. Góis, C. Emezue, M. Rankawat, S. Lacoste-Julien, S. Bauer, und Y. Bengio. arXiv preprint arXiv:2202.13903, (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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cytometry
cytof
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networks
bayesian
deep
learning
toreadflowmasscytometrycytofbayesneuralnetworksbayesiandeeplearning
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4Causal effect inference with deep latent-variable models
C. Louizos, U. Shalit, J. Mooij, D. Sontag, R. Zemel, und M. Welling. Advances in neural information processing systems, (2017)
vor 2 Jahren von @becker
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2CytoSet: Predicting clinical outcomes via set-modeling of cytometry data
H. Yi, und N. Stanley. Proceedings of the 12th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics, Seite 1--8. (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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set
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cytof
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neural
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2The spotlight: A general method for discovering systematic errors in deep learning models
G. d'Eon, J. d'Eon, J. Wright, und K. Leyton-Brown. arXiv preprint arXiv:2107.00758, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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subgroups
subgroup
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deep
learning
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2Deep representation learning of patient data from Electronic Health Records (EHR): A systematic review
Y. Si, J. Du, Z. Li, X. Jiang, T. Miller, F. Wang, W. Zheng, und K. Roberts. Journal of Biomedical Informatics, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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ehr
embedding
representation
learning
electronic
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records
deep
review
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2A survey on image data augmentation for deep learning
C. Shorten, und T. Khoshgoftaar. Journal of Big Data, 6 (1): 1--48 (2019)
vor 3 Jahren von @becker
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image
augmentation
data
survey
deep
learning
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7Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks
C. Finn, P. Abbeel, und S. Levine. International Conference on Machine Learning, Seite 1126--1135. PMLR, (2017)
vor 3 Jahren von @becker
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meta
learning
deep
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networks
nn
model
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3Temporal phenotyping using deep predictive clustering of disease progression
C. Lee, und M. Van Der Schaar. International Conference on Machine Learning, Seite 5767--5777. PMLR, (2020)
vor 3 Jahren von @becker
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deep
disease
joe
learning
neal
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1Meta-Learning in Neural Networks: A Survey
T. Hospedales, A. Antoniou, P. Micaelli, und A. Storkey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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meta
learning
deep
neural
networks
project:bmbfmetalearningdeepneuralnetworks
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4Training generative adversarial networks with limited data
T. Karras, M. Aittala, J. Hellsten, S. Laine, J. Lehtinen, und T. Aila. arXiv preprint arXiv:2006.06676, (2020)
vor 3 Jahren von @becker
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adversarial
networks
gan
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deep
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1Machine learning for perturbational single-cell omics
Y. Ji, M. Lotfollahi, F. Wolf, und F. Theis. Cell Systems, 12 (6): 522--537 (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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single
cell
perturbation
survey
deep
learning
review
theis
wolf
machine
background
knowledge
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generative
modeling
models
model
omics
multi
multiomics
singlecellperturbationsurveydeeplearningreviewtheiswolfmachinebackgroundknowledgeintegrationgenerativemodelingmodelsmodelomicsmultimultiomics
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3Deep multimodality model for multi-task multi-view learning
L. Zheng, Y. Cheng, und J. He. Proceedings of the 2019 SIAM International Conference on Data Mining, Seite 10--18. SIAM, (2019)
vor 3 Jahren von @becker
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multi
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modal
multitask
multimodal
machine
learning
multiview
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deep
neural
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