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1Tutorial 9: Deep Autoencoders — UvA DL Notebooks v1.2 documentation
https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/tutorial9/AE_CIFAR10.html
vor einem Jahr von @becker
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dtsclub
autoencoder
tutorial
pytorch
python
neural
network
nn
dtsclubautoencodertutorialpytorchpythonneuralnetworknn
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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 einem Jahr von @becker
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group
equivariant
neural
networks
nn
geometric
deep
learning
network
mmis
kirste
groupequivariantneuralnetworksnngeometricdeeplearningnetworkmmiskirste
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1calico/scBasset: Sequence-based Modeling of single-cell ATAC-seq using Convolutional Neural Networks.
https://github.com/calico/scBasset
vor 2 Jahren von @becker
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atac
seq
atacseq
cnn
convolutional
neural
network
github
code
classification
atacseqatacseqcnnconvolutionalneuralnetworkgithubcodeclassification
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- Community-Eintrag
- Versionsverlauf dieses Eintrags
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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code
config
configuration
cookie
cutter
learning
machine
network
neural
programming
codeconfigconfigurationcookiecutterlearningmachinenetworkneuralprogramming
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- Versionsverlauf dieses Eintrags
1Neural network configuration
https://twitter.com/karpathy/status/1528808361558306817?t=DcAepTf_tNH1FP-wEjzWzQ&s=19
vor 2 Jahren von @becker
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config
network
neural
nn
python
confignetworkneuralnnpython
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1scwatts/fastspar: Rapid and scalable correlation estimation for compositional data
https://github.com/scwatts/fastspar
vor 2 Jahren von @becker
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correlation
network
project:fastcor
algorithm
c
sparse
correlationnetworkproject:fastcoralgorithmcsparse
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1shafferm/SCNIC: Sparse Cooccurence Network Investigation for Compositional data
https://github.com/shafferm/SCNIC
vor 2 Jahren von @becker
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project:fastcor
compositional
data
correlation
positive
co-occurrence
coocurrence
network
analysis
project:fastcorcompositionaldatacorrelationpositiveco-occurrencecoocurrencenetworkanalysis
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6DALL·E 2
https://openai.com/dall-e-2/
vor 2 Jahren von @becker
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dalle
generation
image
network
neural
openai
realistic
toread
dallegenerationimagenetworkneuralopenairealistictoread
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1Mummichog
https://shuzhao-li.github.io/mummichog.org/
vor 2 Jahren von @becker
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metabolomics
metabolites
python
py
pathway
network
analysis
metabolomicsmetabolitespythonpypathwaynetworkanalysis
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2VOSviewer - Visualizing scientific landscapes
https://www.vosviewer.com/
vor 2 Jahren von @becker
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network
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reference
management
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citations
references
tool
networkvisualizationcitationreferencemanagementgraphcitationsreferencestool
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1Understanding Convolutions on Graphs
https://distill.pub/2021/understanding-gnns/
vor 3 Jahren von @becker
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graph
convolution
neural
network
nn
gcn
gnn
toread
graphconvolutionneuralnetworknngcngnntoread
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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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data
dataset
graph
representation
learning
biomedical
medical
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subgraph
graphs
machine
network
networks
datadatasetgraphrepresentationlearningbiomedicalmedicaldiscoverysubgraphgraphsmachinenetworknetworks
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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/
vor 3 Jahren von @becker
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bert
visual
guide
example
neural
network
natural
language
processing
nlp
transformer
bertvisualguideexampleneuralnetworknaturallanguageprocessingnlptransformer
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1Your Beginner Guide to Roam Research — Keep Productive
https://www.keepproductive.com/blog/roam-research-guide
vor 3 Jahren von @becker
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roam
notion
link
links
network
research
immermind
maps
productivity
roamnotionlinklinksnetworkresearchimmermindmapsproductivity
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1HipGraph/Force2Vec: Implementation of Force2Vec method for ICDM 2020 paper titled "Force2Vec: Parallel force-directed graph embedding"
https://github.com/HipGraph/Force2Vec
vor 3 Jahren von @becker
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force
graph
network
embeddng
layout
efficient
parallel
python
multicore
multi
core
directed
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1WangYueFt/dgcnn
https://github.com/WangYueFt/dgcnn
vor 4 Jahren von @becker
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dgcnn
dynamic
graph
cnn
convoluational
neural
network
code
github
dgcnndynamicgraphcnnconvoluationalneuralnetworkcodegithub
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2Latent graph neural networks: Manifold learning 2.0? | by Michael Bronstein | Sep, 2020 | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/manifold-learning-2-99a25eeb677d
vor 4 Jahren von @becker
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cell
cnn
convolutional
correlation
disruption
dynamic
functional
graph
interaction
network
neural
nn
pointnet
single
cellcnnconvolutionalcorrelationdisruptiondynamicfunctionalgraphinteractionnetworkneuralnnpointnetsingle
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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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learning
rate
stagnant
drop
decrease
decay
neural
network
nn
networks
learningratestagnantdropdecreasedecayneuralnetworknnnetworks
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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
vor 4 Jahren von @becker
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nn
neural
networks
network
guide
101
mistakes
training
stack
overflow
stackoverflow
cross
validated
nnneuralnetworksnetworkguide101mistakestrainingstackoverflowstackoverflowcrossvalidated
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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
dataset
size
transferlearningwhentousemlneuralnetworknnmachinedatasetsize
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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 und 1 andere Autor(en). Cytometry Part A, (2022)
vor einem Jahr von @becker
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cell
dimensional
encoder
high
myown
network
neural
single
celldimensionalencoderhighmyownnetworkneuralsingle
(0)
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3Subgroup generalization and fairness of graph neural networks
J. Ma, J. Deng, und Q. Mei. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
vor einem Jahr von @becker
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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
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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 einem Jahr von @becker
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citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
comparison
data
decision
evaluation
forest
learning
machine
ml
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neural
nn
performance
random
tabular
tree
trees
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(0)
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2A gesture system for graph visualization in virtual reality environments
Y. Huang, T. Fujiwara, Y. Lin, W. Lin, und K. Ma. 2017 ieee pacific visualization symposium (pacificvis), Seite 41--45. IEEE, (2017)
vor einem Jahr von @becker
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immermind
gesture
graph
visualization
virtual
reality
network
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2Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
M. Raissi, P. Perdikaris, und G. Karniadakis. Journal of Computational physics, (2019)
vor einem Jahr von @becker
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pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
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2DeepXDE: A deep learning library for solving differential equations
L. Lu, X. Meng, Z. Mao, und G. Karniadakis. SIAM Review, 63 (1): 208--228 (2021)
vor einem Jahr von @becker
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pde
nn
neural
network
partial
differential
equation
round1
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pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:574citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
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2Three ways to solve partial differential equations with neural networks—A review
J. Blechschmidt, und O. Ernst. GAMM-Mitteilungen, 44 (2): e202100006 (2021)
vor einem Jahr von @becker
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pde
nn
neural
network
partial
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pdennneuralnetworkpartialdifferentialequationround1citedby:scholar:count:48citedby:scholar:timestamp:2022-11-11
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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, und F. Piccialli. arXiv preprint arXiv:2201.05624, (2022)
vor einem Jahr von @becker
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pde
nn
neural
network
partial
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6The max-min hill-climbing Bayesian network structure learning algorithm
I. Tsamardinos, L. Brown, und C. Aliferis. Machine learning, 65 (1): 31--78 (2006)
vor 2 Jahren von @becker
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paper:fastcor
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causation
bayesian
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1A tutorial on regularized partial correlation networks.
S. Epskamp, und E. Fried. Psychological methods, 23 (4): 617 (2018)
vor 2 Jahren von @becker
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paper:fastcor
partial
correlation
network
networks
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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 und 1 andere Autor(en). Elife, (2019)
vor 2 Jahren von @becker
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cordis
differential
correlation
network
networks
coherence
decoherence
genetic
gene
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cordisdifferentialcorrelationnetworknetworkscoherencedecoherencegeneticgeneregulatorycitedby:scholar:count:28citedby:scholar:timestamp:2022-7-28
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2A generalization of transformer networks to graphs
V. Dwivedi, und X. Bresson. arXiv preprint arXiv:2012.09699, (2020)
vor 2 Jahren von @becker
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generalization
graph
graphs
network
neural
toread
transformer
citedby:scholar:count:85citedby:scholar:timestamp:2022-6-29generalizationgraphgraphsnetworkneuraltoreadtransformer
(0)
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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
citedby:scholar:timestamp:2022-6-21
graph
human
knowledge
learning
machine
network
open
aibackgroundbiologybiomedicalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-6-21graphhumanknowledgelearningmachinenetworkopen
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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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2Embedded-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
alle anzeigen
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
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2DINGO: differential network analysis in genomics
M. Ha, V. Baladandayuthapani, und K. Do. Bioinformatics, 31 (21): 3413--3420 (2015)
vor 2 Jahren von @becker
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paper:fastcor
differential
network
analysis
citedby:scholar:count:106
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m:
m:id:test2:node
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2Differential network analysis by simultaneously considering changes in gene interactions and gene expression
J. Tu, L. Ou-Yang, Y. Zhu, H. Yan, H. Qin, und X. Zhang. Bioinformatics, 37 (23): 4414--4423 (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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paper:fastcor
differential
network
analysis
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paper:fastcordifferentialnetworkanalysiscitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-4-27
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1BioNetStat: a tool for biological networks differential analysis
V. Jardim, S. Santos, A. Fujita, und M. Buckeridge. Frontiers in genetics, (2019)
vor 2 Jahren von @becker
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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
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2GreaseLM: Graph REASoning Enhanced Language Models
X. Zhang, A. Bosselut, M. Yasunaga, H. Ren, P. Liang, C. Manning, und J. Leskovec. International Conference on Learning Representations, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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toread
knowledge
graph
reasoning
neural
network
language
model
nlp
jure
toreadknowledgegraphreasoningneuralnetworklanguagemodelnlpjure
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2Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
J. Wei, X. Wang, D. Schuurmans, M. Bosma, E. Chi, Q. Le, und D. Zhou. (2022)cite arxiv:2201.11903.
vor 2 Jahren von @becker
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google
language
large
model
network
neural
nlp
nn
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googlelanguagelargemodelnetworkneuralnlpnnpromptingreasoning
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