becker > learning | BibSonomy

закладки (спрятать)72
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network: Paper list for equivariant neural network
https://github.com/Chen-Cai-OSU/awesome-equivariant-network
год назад , @becker
group
equivariant
neural
networks
nn
geometric
deep
learning
network
mmis
kirste
groupequivariantneuralnetworksnngeometricdeeplearningnetworkmmiskirste
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1(56) Deep Learning — Andreas Geiger - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij3NTWIdtMbfvX7Z-4WEXRqD
год назад , @becker
deep
learning
lecture
teaching
deeplearninglectureteaching
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1NeurIPS 2022 Gaze Meets ML Workshop
https://groups.google.com/g/ml-news/c/F0JgTZQL-Ns/m/H95PMQyTAgAJ?pli=1
2 лет назад , @becker
gaze
visual
focus
immermind
eye
tracking
ai
machine
learning
gazevisualfocusimmermindeyetrackingaimachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Healthcare Algorithms Don’t Always Need to Be Generalizable
A Stanford researcher questions the need for generalizable models and proposes instead sharing recipes for creating useful local models.
2 лет назад , @becker
ai
generalization
generalize
health
hospital
learning
machine
model
aigeneralizationgeneralizehealthhospitallearningmachinemodel
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - grok-ai/nn-template: Generic template to bootstrap your PyTorch project.
https://github.com/grok-ai/nn-template
2 лет назад , @becker
code
config
configuration
cookie
cutter
learning
machine
network
neural
programming
codeconfigconfigurationcookiecutterlearningmachinenetworkneuralprogramming
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1The Best GPUs for Deep Learning in 2020 — An In-depth Analysis
https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/
2 лет назад , @becker
gpu
comparison
deep
learning
benchmark
technical
gpucomparisondeeplearningbenchmarktechnical
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Best GPU for Deep Learning in 2022 (so far)
https://lambdalabs.com/blog/best-gpu-2022-sofar/
2 лет назад , @becker
benchmark
gpu
deep
learning
comparison
nvidia
benchmarkgpudeeplearningcomparisonnvidia
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1How to be a machine learning biologist
https://twitter.com/natstann/status/1516428383432941571?t=RGNmFPvykzWjdvYCkoN2oA&s=19
2 лет назад , @becker
biologist
biology
learning
machine
video
youtube
biologistbiologylearningmachinevideoyoutube
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2GitHub - cornellius-gp/gpytorch: A highly efficient and modular implementation of Gaussian Processes in PyTorch
https://github.com/cornellius-gp/gpytorch
2 лет назад , @becker
bayesian
gaussian
gpu
inference
learning
process
processes
python
pytorch
torch
bayesiangaussiangpuinferencelearningprocessprocessespythonpytorchtorch
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Predicting algorithms - machine learning for index structures
https://www.quantamagazine.org/machine-learning-reimagines-the-building-blocks-of-computing-20220315/
2 лет назад , @becker
discovery
index
learning
machine
ml
structure
subgroup
discoveryindexlearningmachinemlstructuresubgroup
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1microsoft/responsible-ai-toolbox: This project provides responsible AI user interfaces for Fairlearn, interpret-community, and Error Analysis, as well as foundational building blocks that they rely on.
https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox
2 лет назад , @becker
responsible
ai
dashboard
toolbox
fairness
machine
learning
responsibleaidashboardtoolboxfairnessmachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Deterministic python
https://twitter.com/kastnerkyle/status/1473361479143460872?t=-q6YbOcOZ2AXJ_EgW0vkJg&s=19
2 лет назад , @becker
cuda
deterministic
learning
machine
ml
numpy
python
random
seed
torch
cudadeterministiclearningmachinemlnumpypythonrandomseedtorch
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Marty Music - YouTube
https://www.youtube.com/channel/UCmnlTWVJysjWPFiZhQ5uudg
3 лет назад , @becker
guitar
learning
course
guitarlearningcourse
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow | by TensorFlow | TensorFlow | Medium
https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd
3 лет назад , @becker
toread
neural
structured
learning
networks
intro
background
knowledge
integration
toreadneuralstructuredlearningnetworksintrobackgroundknowledgeintegration
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1‪Sara Hajian‬ - ‪Google Scholar‬
https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=rXY4178AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
3 лет назад , @becker
fairness
subgroups
subgroup
machine
learning
fairnesssubgroupssubgroupmachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1LOGML - Marinka Zitnik: Graph Representation Learning for Biomedical Discovery - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hOfcOak-moU&t=1s
3 лет назад , @becker
data
dataset
graph
representation
learning
biomedical
medical
discovery
subgraph
graphs
machine
network
networks
datadatasetgraphrepresentationlearningbiomedicalmedicaldiscoverysubgraphgraphsmachinenetworknetworks
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2CORNELL CS4780 "Machine Learning for Intelligent Systems" - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS
3 лет назад , @becker
boosting
lecture
machine
learning
data
mining
science
course
weinberger
kilian
boostinglecturemachinelearningdataminingsciencecourseweinbergerkilian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
119: Boosting
https://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/lecturenote19.html
3 лет назад , @becker
boosting
lecture
machine
learning
data
mining
science
course
weinberger
kilian
boostinglecturemachinelearningdataminingsciencecourseweinbergerkilian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable
https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
4 лет назад , @becker
color
choose
chose
graphics
colors
beautiful
data
science
machine
learning
paper
papers
visualization
visualize
pick
picking
picker
colorchoosechosegraphicscolorsbeautifuldatasciencemachinelearningpaperpapersvisualizationvisualizepickpickingpicker
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1optimization - What causes sudden drops in training/test errors when training a neural network? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/300839/what-causes-sudden-drops-in-training-test-errors-when-training-a-neural-network
4 лет назад , @becker
learning
rate
stagnant
drop
decrease
decay
neural
network
nn
networks
learningratestagnantdropdecreasedecayneuralnetworknnnetworks
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)123
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth
A. Mirzaei, B. Hiller, I. Stelzer, K. Thiele, Y. Tan, и M. Becker. Clinics in Perinatology, (2024)
2 месяцев назад , @becker
computational
learning
machine
myown
pregnancy
stress
computationallearningmachinemyownpregnancystress
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, и R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (января 2023)
3 месяцев назад , @becker
background
bki
ien
informed
integration
knowledge
learning
linear
machine
ml
regression
backgroundbkiieninformedintegrationknowledgelearninglinearmachinemlregression
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, и T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (сентября 2019)
3 месяцев назад , @becker
background
bki
gnn
graph
informed
integration
knowledge
learning
machine
ml
networks
neural
backgroundbkignngraphinformedintegrationknowledgelearningmachinemlnetworksneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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 и 1 other автор(ы). npj Digital Medicine, 6 (1): 171 (2023)
7 месяцев назад , @becker
accelerometer
activity
deep
learning
myown
pregnancy
prematurity
representation
sleep
accelerometeractivitydeeplearningmyownpregnancyprematurityrepresentationsleep
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature
E. Berson, A. Sreenivas, T. Phongpreecha, A. Perna, F. Grandi, L. Xue, N. Ravindra, N. Payrovnaziri, S. Mataraso, Y. Kim и 9 other автор(ы). Nature Communications, 14 (1): 4947 (2023)
7 месяцев назад , @becker
alzheimer
deconvolution
epigenetics
genome
learning
machine
myown
alzheimerdeconvolutionepigeneticsgenomelearningmachinemyown
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, и C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, стр. 151--159. (2020)
12 месяцев назад , @becker
hidden
stratification
subgroup
machine
learning
failure
pattern
mining
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
hiddenstratificationsubgroupmachinelearningfailurepatternminingcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Machine learning techniques for accountability
B. Kim, и F. Doshi-Velez. AI Magazine, 42 (1): 47--52 (2021)
год назад , @becker
ai
artificial
intelligence
machine
learning
ml
accountability
responsible
citedby:scholar:count:15
citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
aiartificialintelligencemachinelearningmlaccountabilityresponsiblecitedby:scholar:count:15citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Revealing the impact of lifestyle stressors on the risk of adverse pregnancy outcomes with multitask machine learning
M. Becker, J. Dai, A. Chang, D. Feyaerts, I. Stelzer, M. Zhang, E. Berson, G. Saarunya, D. De Francesco, C. Espinosa и 1 other автор(ы). Frontiers in Pediatrics, (2022)
год назад , @becker
adverse
cell
immune
immunology
learning
life
machine
multitask
myown
outcomes
pregnancy
single
stress
stressors
system
adversecellimmuneimmunologylearninglifemachinemultitaskmyownoutcomespregnancysinglestressstressorssystem
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Machine Learning Techniques
J. Choi, N. Aghaeepour, и M. Becker. стр. 147--164. Springer International Publishing, Cham, (2022)
год назад , @becker
book
chapter
learning
machine
myown
surgery
bookchapterlearningmachinemyownsurgery
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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, и A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
год назад , @becker
themis
large
data
machine
learning
requirement
deep
models
model
dataset
datasets
set
sets
limit
themislargedatamachinelearningrequirementdeepmodelsmodeldatasetdatasetssetsetslimit
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2The Deskilling of Domain Expertise in AI Development
N. Sambasivan, и R. Veeraraghavan. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, стр. 1--14. (2022)
год назад , @becker
knowledge
themis
domain
expertise
ai
artificial
intelligence
machine
learning
deskilling
citedby:scholar:count:13
citedby:scholar:timestamp:2022-12-8
knowledgethemisdomainexpertiseaiartificialintelligencemachinelearningdeskillingcitedby:scholar:count:13citedby:scholar:timestamp:2022-12-8
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, и G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
год назад , @becker
citedby:scholar:count:5
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
comparison
data
decision
evaluation
forest
learning
machine
ml
network
neural
nn
performance
random
tabular
tree
trees
citedby:scholar:count:5citedby:scholar:timestamp:2022-12-1comparisondatadecisionevaluationforestlearningmachinemlnetworkneuralnnperformancerandomtabulartreetrees
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Interpretable machine learning prediction of all-cause mortality
W. Qiu, H. Chen, A. Dincer, S. Lundberg, M. Kaeberlein, и S. Lee. medRxiv, (2022)
год назад , @becker
fuelln
interpretable
machine
learning
ml
supervised
distance
collaboration
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
fuellninterpretablemachinelearningmlsuperviseddistancecollaborationcitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Graph representation learning in biomedicine and healthcare
M. Li, K. Huang, и M. Zitnik. Nature Biomedical Engineering, (2022)
год назад , @becker
graph
representation
learning
neural
networks
toread
themis
biomedicine
medicine
health
healthcare
graphrepresentationlearningneuralnetworkstoreadthemisbiomedicinemedicinehealthhealthcare
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Algorithmic fairness datasets: the story so far
A. Fabris, S. Messina, G. Silvello, и G. Susto. Data Mining and Knowledge Discovery, 36 (6): 2074--2152 (01.11.2022)
год назад , @becker
algorithmic
fairness
learning
machine
themis
toread
algorithmicfairnesslearningmachinethemistoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Mapping single-cell data to reference atlases by transfer learning
M. Lotfollahi, M. Naghipourfar, M. Luecken, M. Khajavi, M. Büttner, M. Wagenstetter, {. Avsec, A. Gayoso, N. Yosef, M. Interlandi и 1 other автор(ы). Nature Biotechnology, 40 (1): 121--130 (2022)
2 лет назад , @becker
single
cell
mapping
reference
atlas
transfer
learning
combine
datasets
dataset
nature
theiss
citedby:scholar:count:57
citedby:scholar:timestamp:2022-8-30
singlecellmappingreferenceatlastransferlearningcombinedatasetsdatasetnaturetheisscitedby:scholar:count:57citedby:scholar:timestamp:2022-8-30
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A guide to machine learning for biologists
J. Greener, S. Kandathil, L. Moffat, и D. Jones. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 23 (1): 40--55 (2022)
2 лет назад , @becker
guide
machine
learning
biologists
nature
citedby:scholar:count:72
citedby:scholar:timestamp:2022-6-29
guidemachinelearningbiologistsnaturecitedby:scholar:count:72citedby:scholar:timestamp:2022-6-29
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Explaining deep neural networks and beyond: A review of methods and applications
W. Samek, G. Montavon, S. Lapuschkin, C. Anders, и K. Müller. Proceedings of the IEEE, 109 (3): 247--278 (2021)
2 лет назад , @becker
explainable
machine
learning
neural
networks
themis
citedby:scholar:count:193
citedby:scholar:timestamp:2022-6-27
explainablemachinelearningneuralnetworksthemiscitedby:scholar:count:193citedby:scholar:timestamp:2022-6-27
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A biomedical open knowledge network harnesses the power of AI to understand deep human biology
S. Baranzini, K. Börner, J. Morris, C. Nelson, K. Soman, E. Schleimer, M. Keiser, M. Musen, R. Pearce, T. Reza и 1 other автор(ы). Ai Magazine, 43 (1): 46--58 (2022)
2 лет назад , @becker
ai
background
biology
biomedical
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-6-21
graph
human
knowledge
learning
machine
network
open
aibackgroundbiologybiomedicalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-6-21graphhumanknowledgelearningmachinenetworkopen
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Evolution-Informed Neural Networks for Microbiome Data Analysis
M. Ito, Y. Glaser, и P. Sadowski. 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), стр. 3386--3391. IEEE, (2021)
2 лет назад , @becker
background
bioinformatics
deep
information
knowledge
learning
micribiome
network
neutral
nn
themis
backgroundbioinformaticsdeepinformationknowledgelearningmicribiomenetworkneutralnnthemis
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter