Zobrazeno 1 - 10
of 99
pro vyhledávání: '"Dodd, Daniel"'
In recent years, interest in gradient-based optimization over Riemannian manifolds has surged. However, a significant challenge lies in the reliance on hyperparameters, especially the learning rate, which requires meticulous tuning by practitioners t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.02296
Autor:
Dodd, Daniel John
The principles that govern the immune system function in a manner that is both tightly regulated and susceptible to manipulation. Under acute conditions, each piece of the machine plays its own role in resolving inflammation as it arises; however, wh
We introduce two new particle-based algorithms for learning latent variable models via marginal maximum likelihood estimation, including one which is entirely tuning-free. Our methods are based on the perspective of marginal maximum likelihood estima
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.14916
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We introduce two new particle-based algorithms for learning latent variable models via marginal maximum likelihood estimation, including one which is entirely tuning-free. Our methods are based on the perspective of marginal maximum likelihood estima
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______201::6bbc67d47fe75c14a9ebd39f9b229c79
https://eprints.lancs.ac.uk/id/eprint/195377/
https://eprints.lancs.ac.uk/id/eprint/195377/
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We introduce two new particle-based algorithms for learning latent variable models via marginal maximum likelihood estimation, including one which is entirely tuning-free. Our methods are based on the perspective of marginal maximum likelihood estima
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ccc211d8a51650ce43496d885ffec403
Autor:
Mechaussier, Sabrina, Dodd, Daniel O, Yeyati, Patricia L, McPhie, Fraser, Attard, Thomas, Shoemark, Amelia, Gupta, Deepesh K, Zariwala, Maimoona A, Legendre, Marie, Bracht, Diana, Wallmeier, Julia, Gui, Miao, Anderson, Jacob R, Fassad, Mahmoud R, Parry, David A, Tennant, Peter A, Meynert, Alison, Wheway, Gabrielle, Fares-Taie, Lucas, Black, Holly A, Mitri-Frangieh, Rana, Faucon, Catherine, Kaplan, Josseline, Patel, Mitali, McKie, Lisa, Megaw, Roly, Gatsogiannis, Christos, Mohamed, Mai A, Aitken, Stuart, Gautier, Philippe, Reinholt, Finn R, Hirst, Robert A, O’Callaghan, Chris, Heimdal, Ketil, Bottier, Mathieu, Escudier, Estelle, Crowley, Suzanne, Descartes, Maria, Jabs, Ethylin W, Kenia, Priti, Amiel, Jeanne, Blümlein, Ulrike, Rogers, Andrew, Wambach, Jennifer A, Wegner, Daniel J, Fulton, Anne B, Kenna, Margaret, Rosenfeld, Margaret, Holm, Ingrid A, Quigley, Alan, Cassidy, Diana M, von Kriegsheim, Alex, Papon, Jean-Francois, Pasquier, Laurent, Murris, Marlène S, Chalmers, James D, Hogg, Clare, Macleod, Kenneth, Urquhart, Don S, Unger, Stefan, Aitman, Timothy J, Amselem, Serge, Rozet, Jean-Michel, Leigh, Margaret W, Knowles, Michael R., Omran, Heymut, Mitchison, Hannah M, Brown, Alan, Marsh, Joseph A, Welburn, Julie P I, Horani, Amjad, Perrault, Isabelle, Mill, Pleasantine
Publikováno v:
medRxiv
Cilia are small microtubule-based structures found on the surface of most mammalian cells, which have key sensory and sometimes motile functions. Primary ciliary dyskinesia (PCD) is a type of ciliopathy caused by defects in motile cilia. The genetic
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::76b3ecab25c7a4483bc75a6bc01046be
https://doi.org/10.1101/2022.10.19.22280748
https://doi.org/10.1101/2022.10.19.22280748