Zobrazeno 1 - 10
of 285
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.
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.
Autor:
Ruff, L., Kauffmann, J.R., Vandermeulen, R.A., Montavon, G., Samek, W., Kloft, M., Dietterich, T.G., Müller, K.-R.
Deep learning approaches to anomaly detection (AD) have recently improved the state of the art in detection performance on complex data sets, such as large collections of images or text. These results have sparked a renewed interest in the AD problem
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______610::a1cabf5d691e2c23b2c0628c54c7b169
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/269115
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/269115