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3Transfer learning from pre-trained models | by Pedro Marcelino | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
vor 4 Jahren von @becker
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transfer
learning
when
to
use
ml
neural
network
nn
machine
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transferlearningwhentousemlneuralnetworknnmachinedatasetsize
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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
vor 4 Jahren von @becker
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neural
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nn
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learningratestagnantdropdecreasedecayneuralnetworknnnetworks
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1LOGML - Marinka Zitnik: Graph Representation Learning for Biomedical Discovery - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hOfcOak-moU&t=1s
vor 3 Jahren von @becker
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learning
biomedical
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machine
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1GitHub - grok-ai/nn-template: Generic template to bootstrap your PyTorch project.
https://github.com/grok-ai/nn-template
vor 2 Jahren von @becker
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configuration
cookie
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neural
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codeconfigconfigurationcookiecutterlearningmachinenetworkneuralprogramming
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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 2 Jahren von @becker
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group
equivariant
neural
networks
nn
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1AutoGP: Exploring the capabilities and limitations of Gaussian process models
K. Krauth, E. Bonilla, K. Cutajar, und M. Filippone. arXiv preprint arXiv:1610.05392, (2016)
vor 5 Jahren von @becker
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deep
gaussian
gp
learning
mnist
network
neural
process
deepgaussiangplearningmnistnetworkneuralprocess
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3A survey on deep transfer learning
C. Tan, F. Sun, T. Kong, W. Zhang, C. Yang, und C. Liu. International conference on artificial neural networks, Seite 270--279. Springer, (2018)
vor 5 Jahren von @becker
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adaption
deep
domain
learning
nalab
network
networks
neural
project:bmbf
review
survey
transfer
adaptiondeepdomainlearningnalabnetworknetworksneuralproject:bmbfreviewsurveytransfer
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1A survey on transfer learning
S. Pan, und Q. Yang. IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 22 (10): 1345--1359 (2009)
vor 5 Jahren von @becker
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adaption
deep
domain
learning
nalab
network
networks
neural
review
survey
transfer
adaptiondeepdomainlearningnalabnetworknetworksneuralreviewsurveytransfer
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2A survey of transfer learning
K. Weiss, T. Khoshgoftaar, und D. Wang. Journal of Big data, 3 (1): 9 (2016)
vor 5 Jahren von @becker
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adaption
deep
domain
learning
nalab
network
networks
neural
p21
project:bmbf
relatedwork
review
survey
transfer
adaptiondeepdomainlearningnalabnetworknetworksneuralp21project:bmbfrelatedworkreviewsurveytransfer
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1A robust and interpretable, end-to-end deep learning model for cytometry data
Z. Hu, A. Tang, J. Singh, S. Bhattacharya, und A. Butte. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117 (35): 21373--21380 (2020)
vor 5 Jahren von @becker
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cell
cnn
convoluational
cytof
cytometry
deep
learning
nalab
network
neural
project:bmbf
single
cellcnnconvoluationalcytofcytometrydeeplearningnalabnetworkneuralproject:bmbfsingle
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1Deep learning of circulating tumour cells
L. Zeune, Y. Boink, G. van Dalum, A. Nanou, S. de Wit, K. Andree, J. Swennenhuis, S. van Gils, L. Terstappen, und C. Brune. Nature Machine Intelligence, (2020)
vor 5 Jahren von @becker
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cancer
cell
circulating
cnn
convoluational
cytof
cytometry
deep
learning
nalab
network
neural
single
cancercellcirculatingcnnconvoluationalcytofcytometrydeeplearningnalabnetworkneuralsingle
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1DeepInsight: A methodology to transform a non-image data to an image for convolution neural network architecture
A. Sharma, E. Vans, D. Shigemizu, K. Boroevich, und T. Tsunoda. Scientific reports, 9 (1): 1--7 (2019)
vor 5 Jahren von @becker
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cnn
convoluational
cytof
cytometry
deep
dimensionality
embedding
insight
learning
nalab
network
neural
reduction
rna
tsne
umap
cnnconvoluationalcytofcytometrydeepdimensionalityembeddinginsightlearningnalabnetworkneuralreductionrnatsneumap
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1Standard machine learning approaches outperform deep representation learning on phenotype prediction from transcriptomics data
A. Smith, J. Walsh, J. Long, C. Davis, P. Henstock, M. Hodge, M. Maciejewski, X. Mu, S. Ra, S. Zhao und 1 andere Autor(en). BMC Bioinformatics, 21 (1): 1--18 (2020)
vor 5 Jahren von @becker
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auto
autoencoder
deep
dl
encoder
learning
machine
ml
network
neural
outerforms
outperform
representation
representational
standard
vae
variational
autoautoencoderdeepdlencoderlearningmachinemlnetworkneuralouterformsoutperformrepresentationrepresentationalstandardvaevariational
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1Learning important features from multi-view data to predict drug side effects
X. Liang, P. Zhang, J. Li, Y. Fu, L. Qu, Y. Chen, und Z. Chen. Journal of Cheminformatics, 11 (1): 1--17 (2019)
vor 4 Jahren von @becker
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multi
view
learning
machine
laplacian
laplace
matrix
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lasso
constraint
drug
effect
side
effects
graph
network
correlation
cordis
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multiviewlearningmachinelaplacianlaplacematrixconstrainedlassoconstraintdrugeffectsideeffectsgraphnetworkcorrelationcordisoverlapcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2020-7-8
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2Deep learning for inferring gene relationships from single-cell expression data
Y. Yuan, und Z. Bar-Joseph. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116 (52): 27151--27158 (2019)
vor 4 Jahren von @becker
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cell
cnn
deep
gene
learning
network
neural
nn
prediction
single
cellcnndeepgenelearningnetworkneuralnnpredictionsingle
(0)
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2Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
P. Battaglia, J. Hamrick, V. Bapst, A. Sanchez-Gonzalez, V. Zambaldi, M. Malinowski, A. Tacchetti, D. Raposo, A. Santoro, R. Faulkner und 1 andere Autor(en). arXiv preprint arXiv:1806.01261, (2018)
vor 4 Jahren von @becker
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inductive
bias
bayes
bayesian
neural
network
deep
learning
relational
graph
networks
citedby:scholar:count:761
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inductivebiasbayesbayesianneuralnetworkdeeplearningrelationalgraphnetworkscitedby:scholar:count:761citedby:scholar:timestamp:2020-9-18
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2Deep Neural Networks for High Dimension, Low Sample Size Data.
B. Liu, Y. Wei, Y. Zhang, und Q. Yang. IJCAI, Seite 2287--2293. (2017)
vor 4 Jahren von @becker
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citedby:scholar:count:64
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dataset
deep
dimension
dimensionality
dimensions
high
learning
low
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neural
small
citedby:scholar:count:64citedby:scholar:timestamp:2021-1-19datasetdeepdimensiondimensionalitydimensionshighlearninglownetworkneuralsmall
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3Training 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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training
generative
adversarial
networks
gan
limited
data
small
datasets
set
model
neural
network
deep
learning
citedby:scholar:count:128
citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
traininggenerativeadversarialnetworksganlimiteddatasmalldatasetssetmodelneuralnetworkdeeplearningcitedby:scholar:count:128citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
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3Multi-Scale Contrastive Siamese Networks for Self-Supervised Graph Representation Learning
M. Jin, Y. Zheng, Y. Li, C. Gong, C. Zhou, und S. Pan. arXiv preprint arXiv:2105.05682, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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graph
neural
network
self
supervised
representation
learning
gnn
multi
scale
contrastive
siamese
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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 3 Jahren von @becker
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set
sets
single
cell
immune
system
cytof
deep
learning
neural
network
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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
brain
cell
citedby:scholar:count:2
citedby:scholar:timestamp:2022-3-22
clustering
deep
learning
myown
network
neural
single
synapse
alzheimerbraincellcitedby:scholar:count:2citedby:scholar:timestamp:2022-3-22clusteringdeeplearningmyownnetworkneuralsinglesynapse
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1Embedded-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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modeling
deep
neural
probabilistic
learning
network
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toread
citedby:scholar:count:1
normalizing
programs
layers
flow
programming
modelingdeepneuralprobabilisticlearningnetworkcitedby:scholar:timestamp:2022-5-12toreadcitedby:scholar:count:1normalizingprogramslayersflowprogramming
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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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background
bioinformatics
deep
information
knowledge
learning
micribiome
network
neutral
nn
themis
backgroundbioinformaticsdeepinformationknowledgelearningmicribiomenetworkneutralnnthemis
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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 und 1 andere Autor(en). Ai Magazine, 43 (1): 46--58 (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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ai
background
biology
biomedical
citedby:scholar:count:1
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graph
human
knowledge
learning
machine
network
open
aibackgroundbiologybiomedicalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-6-21graphhumanknowledgelearningmachinenetworkopen
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2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, und G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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learning
machine
ml
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neural
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trees
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1Embedded-model flows: Combining the inductive biases of model-free deep learning and explicit probabilistic modeling

2Evolution-Informed Neural Networks for Microbiome Data Analysis

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