becker > network | BibSonomy

закладки (спрятать)55
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Tutorial 9: Deep Autoencoders — UvA DL Notebooks v1.2 documentation
https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/tutorial9/AE_CIFAR10.html
год назад , @becker
dtsclub
autoencoder
tutorial
pytorch
python
neural
network
nn
dtsclubautoencodertutorialpytorchpythonneuralnetworknn
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
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
1calico/scBasset: Sequence-based Modeling of single-cell ATAC-seq using Convolutional Neural Networks.
https://github.com/calico/scBasset
2 лет назад , @becker
atac
seq
atacseq
cnn
convolutional
neural
network
github
code
classification
atacseqatacseqcnnconvolutionalneuralnetworkgithubcodeclassification
(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
1Neural network configuration
https://twitter.com/karpathy/status/1528808361558306817?t=DcAepTf_tNH1FP-wEjzWzQ&s=19
2 лет назад , @becker
config
network
neural
nn
python
confignetworkneuralnnpython
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1scwatts/fastspar: Rapid and scalable correlation estimation for compositional data
https://github.com/scwatts/fastspar
2 лет назад , @becker
correlation
network
project:fastcor
algorithm
c
sparse
correlationnetworkproject:fastcoralgorithmcsparse
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1shafferm/SCNIC: Sparse Cooccurence Network Investigation for Compositional data
https://github.com/shafferm/SCNIC
2 лет назад , @becker
project:fastcor
compositional
data
correlation
positive
co-occurrence
coocurrence
network
analysis
project:fastcorcompositionaldatacorrelationpositiveco-occurrencecoocurrencenetworkanalysis
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
6DALL·E 2
https://openai.com/dall-e-2/
2 лет назад , @becker
dalle
generation
image
network
neural
openai
realistic
toread
dallegenerationimagenetworkneuralopenairealistictoread
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Mummichog
https://shuzhao-li.github.io/mummichog.org/
2 лет назад , @becker
metabolomics
metabolites
python
py
pathway
network
analysis
metabolomicsmetabolitespythonpypathwaynetworkanalysis
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2VOSviewer - Visualizing scientific landscapes
https://www.vosviewer.com/
2 лет назад , @becker
network
visualization
citation
reference
management
graph
citations
references
tool
networkvisualizationcitationreferencemanagementgraphcitationsreferencestool
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Understanding Convolutions on Graphs
https://distill.pub/2021/understanding-gnns/
3 лет назад , @becker
graph
convolution
neural
network
nn
gcn
gnn
toread
graphconvolutionneuralnetworknngcngnntoread
(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
1A Visual Guide to Using BERT for the First Time – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time.
https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/
3 лет назад , @becker
bert
visual
guide
example
neural
network
natural
language
processing
nlp
transformer
bertvisualguideexampleneuralnetworknaturallanguageprocessingnlptransformer
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Your Beginner Guide to Roam Research — Keep Productive
https://www.keepproductive.com/blog/roam-research-guide
3 лет назад , @becker
roam
notion
link
links
network
research
immermind
maps
productivity
roamnotionlinklinksnetworkresearchimmermindmapsproductivity
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1HipGraph/Force2Vec: Implementation of Force2Vec method for ICDM 2020 paper titled "Force2Vec: Parallel force-directed graph embedding"
https://github.com/HipGraph/Force2Vec
3 лет назад , @becker
force
graph
network
embeddng
layout
efficient
parallel
python
multicore
multi
core
directed
forcegraphnetworkembeddnglayoutefficientparallelpythonmulticoremulticoredirected
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1WangYueFt/dgcnn
https://github.com/WangYueFt/dgcnn
4 лет назад , @becker
dgcnn
dynamic
graph
cnn
convoluational
neural
network
code
github
dgcnndynamicgraphcnnconvoluationalneuralnetworkcodegithub
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2Latent graph neural networks: Manifold learning 2.0? | by Michael Bronstein | Sep, 2020 | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/manifold-learning-2-99a25eeb677d
4 лет назад , @becker
cell
cnn
convolutional
correlation
disruption
dynamic
functional
graph
interaction
network
neural
nn
pointnet
single
cellcnnconvolutionalcorrelationdisruptiondynamicfunctionalgraphinteractionnetworkneuralnnpointnetsingle
(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
1deep learning - What should I do when my neural network doesn't learn? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/352036/what-should-i-do-when-my-neural-network-doesnt-learn
4 лет назад , @becker
nn
neural
networks
network
guide
101
mistakes
training
stack
overflow
stackoverflow
cross
validated
nnneuralnetworksnetworkguide101mistakestrainingstackoverflowstackoverflowcrossvalidated
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3Transfer learning from pre-trained models | by Pedro Marcelino | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
4 лет назад , @becker
transfer
learning
when
to
use
ml
neural
network
nn
machine
dataset
size
transferlearningwhentousemlneuralnetworknnmachinedatasetsize
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)124
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1In-Silico Generation of High-Dimensional Immune Response Data in Patients using a Deep Neural Network
R. Fallahzadeh, N. Bidoki, I. Stelzer, M. Becker, I. Marić, A. Chang, A. Culos, T. Phongpreecha, M. Xenochristou, D. De Francesco и 1 other автор(ы). Cytometry Part A, (2022)
год назад , @becker
cell
dimensional
encoder
high
myown
network
neural
single
celldimensionalencoderhighmyownnetworkneuralsingle
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Subgroup generalization and fairness of graph neural networks
J. Ma, J. Deng, и Q. Mei. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
год назад , @becker
neurips
subgroup
subgroups
fairness
graph
neural
network
gnn
nn
themis
citedby:scholar:count:22
citedby:scholar:timestamp:2022-12-13
neuripssubgroupsubgroupsfairnessgraphneuralnetworkgnnnnthemiscitedby:scholar:count:22citedby:scholar:timestamp:2022-12-13
(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
2A gesture system for graph visualization in virtual reality environments
Y. Huang, T. Fujiwara, Y. Lin, W. Lin, и K. Ma. 2017 ieee pacific visualization symposium (pacificvis), стр. 41--45. IEEE, (2017)
год назад , @becker
immermind
gesture
graph
visualization
virtual
reality
network
citedby:scholar:count:40
citedby:scholar:timestamp:2022-11-25
m:
m:id:immermind:node
m:id:immermind:coordinate:x:-515.505973815918
m:id:immermind:coordinate:y:-42.4267578125
immermindgesturegraphvisualizationvirtualrealitynetworkcitedby:scholar:count:40citedby:scholar:timestamp:2022-11-25m:m:id:immermind:nodem:id:immermind:coordinate:x:-515.505973815918m:id:immermind:coordinate:y:-42.4267578125
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
M. Raissi, P. Perdikaris, и G. Karniadakis. Journal of Computational physics, (2019)
2 лет назад , @becker
pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
citedby:scholar:count:3855
citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:3855citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2DeepXDE: A deep learning library for solving differential equations
L. Lu, X. Meng, Z. Mao, и G. Karniadakis. SIAM Review, 63 (1): 208--228 (2021)
2 лет назад , @becker
pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
citedby:scholar:count:574
citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:574citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Three ways to solve partial differential equations with neural networks—A review
J. Blechschmidt, и O. Ernst. GAMM-Mitteilungen, 44 (2): e202100006 (2021)
2 лет назад , @becker
pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
citedby:scholar:count:48
citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:48citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Scientific Machine Learning through Physics-Informed Neural Networks: Where we are and What's next
S. Cuomo, V. Di Cola, F. Giampaolo, G. Rozza, M. Raissi, и F. Piccialli. arXiv preprint arXiv:2201.05624, (2022)
2 лет назад , @becker
pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
citedby:scholar:count:45
citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:45citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6The max-min hill-climbing Bayesian network structure learning algorithm
I. Tsamardinos, L. Brown, и C. Aliferis. Machine learning, 65 (1): 31--78 (2006)
2 лет назад , @becker
paper:fastcor
partial
correlation
causation
bayesian
bayes
network
citedby:scholar:count:1912
citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
paper:fastcorpartialcorrelationcausationbayesianbayesnetworkcitedby:scholar:count:1912citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A tutorial on regularized partial correlation networks.
S. Epskamp, и E. Fried. Psychological methods, 23 (4): 617 (2018)
2 лет назад , @becker
paper:fastcor
partial
correlation
network
networks
citedby:scholar:count:1004
citedby:scholar:timestamp:2022-9-10
paper:fastcorpartialcorrelationnetworknetworkscitedby:scholar:count:1004citedby:scholar:timestamp:2022-9-10
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Genetic and environmental perturbations lead to regulatory decoherence
A. Lea, M. Subramaniam, A. Ko, T. Lehtimäki, E. Raitoharju, M. Kähönen, I. Seppälä, N. Mononen, O. Raitakari, M. Ala-Korpela и 1 other автор(ы). Elife, (2019)
2 лет назад , @becker
cordis
differential
correlation
network
networks
coherence
decoherence
genetic
gene
regulatory
citedby:scholar:count:28
citedby:scholar:timestamp:2022-7-28
cordisdifferentialcorrelationnetworknetworkscoherencedecoherencegeneticgeneregulatorycitedby:scholar:count:28citedby:scholar:timestamp:2022-7-28
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A generalization of transformer networks to graphs
V. Dwivedi, и X. Bresson. arXiv preprint arXiv:2012.09699, (2020)
2 лет назад , @becker
citedby:scholar:count:85
citedby:scholar:timestamp:2022-6-29
generalization
graph
graphs
network
neural
toread
transformer
citedby:scholar:count:85citedby:scholar:timestamp:2022-6-29generalizationgraphgraphsnetworkneuraltoreadtransformer
(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
2Embedded-model flows: Combining the inductive biases of model-free deep learning and explicit probabilistic modeling
G. Silvestri, E. Fertig, D. Moore, и L. Ambrogioni. arXiv preprint arXiv:2110.06021, (2021)
2 лет назад , @becker
modeling
deep
neural
probabilistic
learning
network
citedby:scholar:timestamp:2022-5-12
toread
citedby:scholar:count:1
normalizing
programs
layers
flow
programming
modelingdeepneuralprobabilisticlearningnetworkcitedby:scholar:timestamp:2022-5-12toreadcitedby:scholar:count:1normalizingprogramslayersflowprogramming
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2DINGO: differential network analysis in genomics
M. Ha, V. Baladandayuthapani, и K. Do. Bioinformatics, 31 (21): 3413--3420 (2015)
2 лет назад , @becker
paper:fastcor
differential
network
analysis
citedby:scholar:count:106
citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
m:
m:id:test2:node
m:id:test2:coordinate:x:177.40279006958008
m:id:test2:coordinate:y:-49.76913261413574
paper:fastcordifferentialnetworkanalysiscitedby:scholar:count:106citedby:scholar:timestamp:2022-4-27m:m:id:test2:nodem:id:test2:coordinate:x:177.40279006958008m:id:test2:coordinate:y:-49.76913261413574
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Differential network analysis by simultaneously considering changes in gene interactions and gene expression
J. Tu, L. Ou-Yang, Y. Zhu, H. Yan, H. Qin, и X. Zhang. Bioinformatics, 37 (23): 4414--4423 (2021)
2 лет назад , @becker
paper:fastcor
differential
network
analysis
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
paper:fastcordifferentialnetworkanalysiscitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1BioNetStat: a tool for biological networks differential analysis
V. Jardim, S. Santos, A. Fujita, и M. Buckeridge. Frontiers in genetics, (2019)
2 лет назад , @becker
paper:fastcor
differential
network
analysis
citedby:scholar:count:13
citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
paper:fastcordifferentialnetworkanalysiscitedby:scholar:count:13citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2GreaseLM: Graph REASoning Enhanced Language Models
X. Zhang, A. Bosselut, M. Yasunaga, H. Ren, P. Liang, C. Manning, и J. Leskovec. International Conference on Learning Representations, (2021)
2 лет назад , @becker
toread
knowledge
graph
reasoning
neural
network
language
model
nlp
jure
toreadknowledgegraphreasoningneuralnetworklanguagemodelnlpjure
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
J. Wei, X. Wang, D. Schuurmans, M. Bosma, E. Chi, Q. Le, и D. Zhou. (2022)cite arxiv:2201.11903.
2 лет назад , @becker
google
language
large
model
network
neural
nlp
nn
prompting
reasoning
googlelanguagelargemodelnetworkneuralnlpnnpromptingreasoning
(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