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On Theoretical Properties of Sum-Product Networks., , , und . AISTATS, Volume 38 von JMLR Workshop and Conference Proceedings, JMLR.org, (2015)The Most Generative Maximum Margin Bayesian Networks., , und . ICML (3), Volume 28 von JMLR Workshop and Conference Proceedings, Seite 235-243. JMLR.org, (2013)Foundations of Sum-Product Networks for Probabilistic Modeling. (2015)Active Bayesian Causal Inference., , , , , , und . NeurIPS, (2022)Manual versus Automated: The Challenging Routine of Infant Vocalisation Segmentation in Home Videos to Study Neuro(mal)development., , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 2997-3001. ISCA, (2016)On representation learning for artificial bandwidth extension., , und . INTERSPEECH, Seite 791-795. ISCA, (2015)What is the Relationship between Tensor Factorizations and Circuits (and How Can We Exploit it)?, , , , , , , und . CoRR, (2024)Minimal Random Code Learning: Getting Bits Back from Compressed Model Parameters., , und . CoRR, (2018)Faster Attend-Infer-Repeat with Tractable Probabilistic Models., , und . ICML, Volume 97 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 5966-5975. PMLR, (2019)Conditional Sum-Product Networks: Imposing Structure on Deep Probabilistic Architectures., , , , , , und . CoRR, (2019)