becker > neural | BibSonomy

закладки (спрятать)41
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
2 лет 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
2 лет 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
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
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
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
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
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
1Breaking the curse of small data sets in Machine Learning: Part 2
https://towardsdatascience.com/breaking-the-curse-of-small-data-sets-in-machine-learning-part-2-894aa45277f4
4 лет назад , @becker
data
dataset
small
neural
networks
nn
datadatasetsmallneuralnetworksnn
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1diningphil/gnn-comparison: Official Repository of "A Fair Comparison of Graph Neural Networks for Graph Classification", ICLR 2020
https://github.com/diningphil/gnn-comparison
4 лет назад , @becker
graph
neural
network
classification
comparison
paper
graphneuralnetworkclassificationcomparisonpaper
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1A Comprehensive Hands-on Guide to Transfer Learning with Real-World Applications in Deep Learning
https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a
4 лет назад , @becker
transfer
learning
neural
network
networks
nn
project
butterfly
echo
deep
transferlearningneuralnetworknetworksnnprojectbutterflyechodeep
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1What is amortized variational inference? - Quora
https://www.quora.com/What-is-amortized-variational-inference#:~:text=Amortizing%20Posterior%20Inference,of%20the%20approximate%20posterior%20distribution.
4 лет назад , @becker
variational
inference
amortized
bayes
model
modeling
neural
network
vi
elbo
variationalinferenceamortizedbayesmodelmodelingneuralnetworkvielbo
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1https://scholar.googleusercontent.com/scholar.bib?q=info:vegxY8zEn-EJ:scholar.google.com/&output=citation&scisdr=CgUqPzX2ELPhtbXua4o:AAGBfm0AAAAAXlbrc4r8g9aX1vJ_7ANfvGsZjz2luRyR&scisig=AAGBfm0AAAAAXlbrc2pK3JcRojAQtKHudSF69nVueJ6A&scisf=4&ct=citation&cd=0&hl=en
https://scholar.googleusercontent.com/scholar.bib?q=info:vegxY8zEn-EJ:scholar.google.com/&output=citation&scisdr=CgUqPzX2ELPhtbXua4o:AAGBfm0AAAAAXlbrc4r8g9aX1vJ_7ANfvGsZjz2luRyR&scisig=AAGBfm0AAAAAXlbrc2pK3JcRojAQtKHudSF69nVueJ6A&scisf=4&ct=citation&cd=0&hl=en
4 лет назад , @becker
vae
aligned
deep
learning
auto
encoder
autoencoder
neural
network
bayes
bayesian
vaealigneddeeplearningautoencoderautoencoderneuralnetworkbayesbayesian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2Yes you should understand backprop - Andrej Karpathy - Medium
https://medium.com/@karpathy/yes-you-should-understand-backprop-e2f06eab496b
5 лет назад , @becker
karpathy
nn
neural
network
backprop
back
propagation
prop
learning
karpathynnneuralnetworkbackpropbackpropagationproplearning
(1)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)91
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

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)
6 месяцев назад , @becker
background
bki
gnn
graph
informed
integration
knowledge
learning
machine
ml
networks
neural
backgroundbkignngraphinformedintegrationknowledgelearningmachinemlnetworksneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey
H. Yuan, H. Yu, S. Gui, и S. Ji. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2022)
год назад , @becker
explainable
ai
xai
artificial
intelligence
graph
neural
networks
gnn
citedby:scholar:count:203
citedby:scholar:timestamp:2023-4-9
explainableaixaiartificialintelligencegraphneuralnetworksgnncitedby:scholar:count:203citedby:scholar:timestamp:2023-4-9
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
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)
2 лет 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)
2 лет 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)
2 лет 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
1Graph representation learning in biomedicine and healthcare
M. Li, K. Huang, и M. Zitnik. Nature Biomedical Engineering, (2022)
2 лет назад , @becker
graph
representation
learning
neural
networks
toread
themis
biomedicine
medicine
health
healthcare
graphrepresentationlearningneuralnetworkstoreadthemisbiomedicinemedicinehealthhealthcare
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Physics-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
1DeepXDE: 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
1Three 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
2Scientific 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
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
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
1Embedded-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
250 years of hormonal contraception—time to find out, what it does to our brain
B. Pletzer, и H. Kerschbaum. Frontiers in neuroscience, (2014)
2 лет назад , @becker
brain
citedby:scholar:count:107
citedby:scholar:timestamp:2022-5-5
contraception
m:
m:id:contraception:node
neural
neuro
project:contraception
review
survey
m:id:contraception:coordinate:x:-384.2443389892578
m:id:contraception:coordinate:y:-518.6786193847656
braincitedby:scholar:count:107citedby:scholar:timestamp:2022-5-5contraceptionm:m:id:contraception:nodeneuralneuroproject:contraceptionreviewsurveym:id:contraception:coordinate:x:-384.2443389892578m:id:contraception:coordinate:y:-518.6786193847656
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2How oral contraceptives impact social-emotional behavior and brain function
E. Montoya, и P. Bos. Trends in cognitive sciences, 21 (2): 125--136 (2017)
2 лет назад , @becker
behavior
brain
citedby:scholar:count:102
citedby:scholar:timestamp:2022-5-5
connectivity
contraception
emotional
function
m:
m:id:contraception:node
neural
neuro
oral
project:contraception
social
m:id:contraception:coordinate:x:-288.2957534790039
m:id:contraception:coordinate:y:-570.919921875
behaviorbraincitedby:scholar:count:102citedby:scholar:timestamp:2022-5-5connectivitycontraceptionemotionalfunctionm:m:id:contraception:nodeneuralneurooralproject:contraceptionsocialm:id:contraception:coordinate:x:-288.2957534790039m:id:contraception:coordinate:y:-570.919921875
(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
1Chain 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
1A data-driven health index for neonatal morbidities
D. De Francesco, Y. Blumenfeld, I. Marić, J. Mayo, A. Chang, R. Fallahzadeh, T. Phongpreecha, A. Butwick, M. Xenochristou, C. Phibbs и 11 other автор(ы). iScience, (2022)
2 лет назад , @becker
ehr
health
index
model
multi
multitask
myown
neonatal
network
neural
nn
pregnancy
records
recurrent
sequence
task
temporal
ehrhealthindexmodelmultimultitaskmyownneonatalnetworkneuralnnpregnancyrecordsrecurrentsequencetasktemporal
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Neural Network Module Decomposition and Recomposition
H. Kingetsu, K. Kobayashi, и T. Suzuki. arXiv preprint arXiv:2112.13208, (2021)
2 лет назад , @becker
bd:RQhRZNaErnB:group:X1test
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-3-25
decomposition
modular
networks
neural
nn
project:functional-subgroups
bd:RQhRZNaErnB:group:X1testcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-3-25decompositionmodularnetworksneuralnnproject:functional-subgroups
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Modular neural network and self-decomposition
E. Ronco, H. Gollee, и P. Gawthrop. Connection Science (special issue: COMBINING NEURAL NETS).(To appear), (1996)
2 лет назад , @becker
decomposition
modular
networks
neural
nn
project:functional-subgroups
decompositionmodularnetworksneuralnnproject:functional-subgroups
(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