Zobrazeno 1 - 10
of 34
pro vyhledávání: '"Genewein, T."'
Autor:
Patrini, G., van den Berg, R., Forré, P., Carioni, M., Bhargav, S., Welling, M., Genewein, T., Nielsen, F., Globerson, A., Silva, R.
Publikováno v:
Proceedings of the Thirty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence: UAI 2019, Tel Aviv, Israel, July 22-25, 2019
Proceedings of the Thirty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence
Proceedings of the Thirty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence
Optimal transport offers an alternative to maximum likelihood for learning generative autoencoding models. We show that minimizing the p-Wasserstein distance between the generator and the true data distribution is equivalent to the unconstrained min-
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=narcis______::6cb94aa7b1b24c0e3e420f510cd42a63
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/sinkhorn-autoencoders(98128873-a76f-4489-895d-f5092d750e22).html
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/sinkhorn-autoencoders(98128873-a76f-4489-895d-f5092d750e22).html
Autor:
Patrini, G., Bhargav, S., Den Berg, R., Welling, M., Forré, P., Genewein, T., Carioni, M., Frank Nielsen
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Optimal transport offers an alternative to maximum likelihood for learning generative autoencoding models. We show that minimizing the p-Wasserstein distance between the generator and the true data distribution is equivalent to the unconstrained min-
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3276570472b904cf0c52eaf872c6e14e
Publikováno v:
Frontiers in Robotics and AI
ion and hierarchical information-processing are hallmarks of human and animal intelligence underlying the unrivaled flexibility of behavior in biological systems. Achieving such a flexibility in artificial systems is challenging, even with more and m
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::734c12db7d8b5b5de30e2169d89209e3
Publikováno v:
PLoS Computational Biology
PLoS Computational Biology, Vol 11, Iss 8, p e1004369 (2015)
PLoS Computational Biology, Vol 11, Iss 8, p e1004369 (2015)
Previous studies have shown that sensorimotor processing can often be described by Bayesian learning, in particular the integration of prior and feedback information depending on its degree of reliability. Here we test the hypothesis that the integra
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::d7cb57beb20a87149a2c16cc0b911b2c
http://europepmc.org/articles/PMC4549275
http://europepmc.org/articles/PMC4549275
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Advances in Neural Information Processing Systems 25
Advances in Neural Information Processing Systems 25
We propose a novel Bayesian approach to solve stochastic optimization problems that involve finding extrema of noisy, nonlinear functions. Previous work has focused on representing possible functions explicitly, which leads to a two-step procedure of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7cb5c4d0b27597c5ff63d91ca641310f
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84877736364&partnerID=MN8TOARS
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84877736364&partnerID=MN8TOARS