tag :: toread | BibSonomy

публикации (спрятать)1686
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

9Representation Learning: A Review and New Perspectives
Y. Bengio, A. Courville, и P. Vincent. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 35 (8): 1798-1828 (2013)
2 месяцев назад , @hotho
learning
perspectives
representation
review
toread
learningperspectivesrepresentationreviewtoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Towards Giving Timely Formative Feedback and Hints to Novice Programmers
J. Jeuring, H. Keuning, S. Marwan, D. Bouvier, C. Izu, N. Kiesler, T. Lehtinen, D. Lohr, A. Peterson, и S. Sarsa. Proceedings of the 2022 Working Group Reports on Innovation and Technology in Computer Science Education, стр. 95-115. ACM, (декабря 2022)
5 месяцев назад , @brusilovsky
feedback
programming
survey
toread
feedbackprogrammingsurveytoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Tuning computer vision models with task rewards
A. Pinto, A. Kolesnikov, Y. Shi, L. Beyer, и X. Zhai. (2023)cite arxiv:2302.08242Comment: 11 pages.
год назад , @hotho
toread
toread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Training language models to follow instructions with human feedback
L. Ouyang, J. Wu, X. Jiang, D. Almeida, C. Wainwright, P. Mishkin, C. Zhang, S. Agarwal, K. Slama, A. Ray и 10 other автор(ы). (2022)cite arxiv:2203.02155.
год назад , @hotho
toread
toread
(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
2Adjusting for indirectly measured confounding using large-scale propensity score
L. Zhang, Y. Wang, M. Schuemie, D. Blei, и G. Hripcsak. Journal of Biomedical Informatics, (2022)
2 лет назад , @becker
toread
propensity
score
blei
large
scale
confounding
confounder
toreadpropensityscorebleilargescaleconfoundingconfounder
(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
1Building a knowledge graph to enable precision medicine
P. Chandak, K. Huang, и M. Zitnik. bioRxiv, (2022)
2 лет назад , @becker
graph
knowledge
medicine
precision
toread
graphknowledgemedicineprecisiontoread
(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
2Identification of disease treatment mechanisms through the multiscale interactome
C. Ruiz, M. Zitnik, и J. Leskovec. Nature communications, 12 (1): 1--15 (2021)
2 лет назад , @nalab
drug
citedby:scholar:count:10
toread
citedby:scholar:timestamp:2021-10-6
gene
project:contraception
from:becker
protein
interactome
interaction
drugcitedby:scholar:count:10toreadcitedby:scholar:timestamp:2021-10-6geneproject:contraceptionfrom:beckerproteininteractomeinteraction
(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
3MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms
T. Kyono, Y. Zhang, A. Bellot, и M. van der Schaar. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
2 лет назад , @becker
causal
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-3-21
data
imputation
impute
learning
machine
missing
toread
value
causalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-3-21dataimputationimputelearningmachinemissingtoreadvalue
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Bayesian Structure Learning with Generative Flow Networks
T. Deleu, A. Góis, C. Emezue, M. Rankawat, S. Lacoste-Julien, S. Bauer, и Y. Bengio. arXiv preprint arXiv:2202.13903, (2022)
2 лет назад , @becker
toread
flow
mass
cytometry
cytof
bayes
neural
networks
bayesian
deep
learning
toreadflowmasscytometrycytofbayesneuralnetworksbayesiandeeplearning
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Joint optimization of an autoencoder for clustering and embedding
A. Boubekki, M. Kampffmeyer, U. Brefeld, и R. Jenssen. Machine Learning, 110 (7): 1901--1937 (01.07.2021)
3 лет назад , @becker
autoencoder
clustering
embedding
joint
optimization
toread
autoencoderclusteringembeddingjointoptimizationtoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Identification of disease treatment mechanisms through the multiscale interactome
C. Ruiz, M. Zitnik, и J. Leskovec. Nature communications, 12 (1): 1--15 (2021)
3 лет назад , @becker
citedby:scholar:count:10
citedby:scholar:timestamp:2021-10-6
drug
gene
interaction
interactome
project:contraception
protein
toread
citedby:scholar:count:10citedby:scholar:timestamp:2021-10-6druggeneinteractioninteractomeproject:contraceptionproteintoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Temporal phenotyping using deep predictive clustering of disease progression
C. Lee, и M. Van Der Schaar. International Conference on Machine Learning, стр. 5767--5777. PMLR, (2020)
3 лет назад , @becker
citedby:scholar:count:6
citedby:scholar:timestamp:2021-9-15
clustering
cordis
deep
disease
joe
learning
neal
progression
temporal
toread
citedby:scholar:count:6citedby:scholar:timestamp:2021-9-15clusteringcordisdeepdiseasejoelearningnealprogressiontemporaltoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Robo-texts and Mecha-morphs: The Rise of Robotech, the Coming of Comico, and the Transmedial Joys of the 1980s ‘Japanimated’ Explosion
J. Alexandratos, и D. Yezbick. (2021)
3 лет назад , @iglesia
comics
manga
reception
toread
usa
comicsmangareceptiontoreadusa
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multi-task learning for dense prediction tasks: A Survey
S. Vandenhende, S. Georgoulis, W. Van Gansbeke, M. Proesmans, D. Dai, и L. Van Gool. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2021)
3 лет назад , @becker
multitask
multi
task
learning
survey
toread
citedby:scholar:count:6
citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
multitaskmultitasklearningsurveytoreadcitedby:scholar:count:6citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Multi-Task Learning with Deep Neural Networks: A Survey
M. Crawshaw. arXiv preprint arXiv:2009.09796, (2020)
3 лет назад , @becker
multitask
multi
task
learning
survey
toread
citedby:scholar:count:12
citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
multitaskmultitasklearningsurveytoreadcitedby:scholar:count:12citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

публикации (спрятать)1686
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

9Representation Learning: A Review and New Perspectives

1Towards Giving Timely Formative Feedback and Hints to Novice Programmers

3Tuning computer vision models with task rewards

5Training language models to follow instructions with human feedback

1Graph representation learning in biomedicine and healthcare

3Algorithmic fairness datasets: the story so far

2Adjusting for indirectly measured confounding using large-scale propensity score

2A generalization of transformer networks to graphs

1Building a knowledge graph to enable precision medicine

2Embedded-model flows: Combining the inductive biases of model-free deep learning and explicit probabilistic modeling

2Identification of disease treatment mechanisms through the multiscale interactome

2GreaseLM: Graph REASoning Enhanced Language Models

3MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms

1Bayesian Structure Learning with Generative Flow Networks

3Joint optimization of an autoencoder for clustering and embedding

2Identification of disease treatment mechanisms through the multiscale interactome

3Temporal phenotyping using deep predictive clustering of disease progression

1Robo-texts and Mecha-morphs: The Rise of Robotech, the Coming of Comico, and the Transmedial Joys of the 1980s ‘Japanimated’ Explosion

1Multi-task learning for dense prediction tasks: A Survey

2Multi-Task Learning with Deep Neural Networks: A Survey

просмотр

сходные по теме тэги

сходные по популярности тэги

публикации (спрятать)1686 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

сходные по популярности тэги

публикации (спрятать)1686
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...