Zobrazeno 1 - 10
of 274
pro vyhledávání: '"Samek, W."'
The high complexity of various inverse problems poses a significant challenge to model-based reconstruction schemes, which in such situations often reach their limits. At the same time, we witness an exceptional success of data-based methodologies su
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.04602
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rieckmann, A., Dworzynski, P., Arras, L., Lapuschkin, S., Samek, W., Arah, O. A., Rod, N. H., Ekstrøm, C. T.
Publikováno v:
Rieckmann, A, Dworzynski, P, Arras, L, Lapuschkin, S, Samek, W, Arah, O A, Rod, N H & Ekstrøm, C T 2022 ' Causes of outcome learning : A causal inference-inspired machine learning approach to disentangling common combinations of potential causes of a health outcome ' . https://doi.org/10.1101/2020.12.10.20225243
Nearly all diseases can be caused by different combinations of exposures. Yet, most epidemiological studies focus on the causal effect of a single exposure on an outcome. We present the Causes of Outcome Learning (CoOL) approach, which seeks to ident
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2751::39e8cb93b35ffe4fec6c81b553adb6d8
https://curis.ku.dk/portal/da/publications/causes-of-outcome-learning(34f61fc9-6995-40a6-8c40-60ab6c547f8a).html
https://curis.ku.dk/portal/da/publications/causes-of-outcome-learning(34f61fc9-6995-40a6-8c40-60ab6c547f8a).html
Autor:
Hofmann, S., Beyer, F., Lapuschkin, S., Loeffler, M., Müller, K., Villringer, A., Samek, W., Witte, A.
Publikováno v:
bioRxiv
Brain-age (BA) estimates based on deep learning are increasingly used as neuroimaging biomarker for brain health; however, the underlying neural features have remained unclear.We combined ensembles of convolutional neural networks with Layer-wise Rel
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::beaa925311edabff086ad5076c1a8f7a
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-9FF8-D21.11116/0000-000C-EA8D-E
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-9FF8-D21.11116/0000-000C-EA8D-E
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.