Zobrazeno 1 - 10
of 102
pro vyhledávání: '"Wicker, M."'
Autor:
Howil, K., Wyrzykowski, Ł., Kruszyńska, K., Zieliński, P., Bachelet, E., Gromadzki, M., Mikołajczyk, P. J., Kotysz, K., Jabłońska, M., Kaczmarek, Z., Mróz, P., Ihanec, N., Ratajczak, M., Pylypenko, U., Rybicki, K., Sweeney, D., Hodgkin, S. T., Larma, M., Carrasco, J. M., Burgaz, U., Godunova, V., Simon, A., Cusano, F., Jelinek, M., Štrobl, J., Hudec, R., Merc, J., Kučáková, H., Erece, O., Kilic, Y., Olivares, F., Morrell, M., Wicker, M.
Identifying black holes is essential for comprehending the development of stars and uncovering novel principles of physics. Gravitational microlensing provides an exceptional opportunity to examine an undetectable population of black holes in the Mil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.09006
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Herrmann-Lingen, C., Zelenak, C., Nagel, J., Bersch, K., Wicker, M., Herbeck Belnap, B., Friede, T., Lühmann, D., Ousager, J., Stock, S., Albus, C., Beresnevaite, M., Doyle, F., McAdam, B., Skou, S., Stauder, A., Urbinati, S., Wachter, R., Pedersen, S.
Publikováno v:
In Journal of Psychosomatic Research June 2022 157
Autor:
Herrmann-Lingen C, Zelenak C, Nagel J, Bersch K, Wicker M, Herbeck Belnap B, Friede T, Lühmann D, Ousager J, Stock S, Albus C, Beresnevaite M, Doyle F, McAdam B, Skou S, Stauder A, Urbinati S, Wachter R, Pedersen S, ESCAPE consortium
A Blended Collaborative Care strategy (BCC) can improve treatment of patients with medical-mental comorbidity. However, patients often suffer from multiple chronic conditions. The European Union-funded ESCAPE project will examine the impact of a BCC
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2659::e6ee004e16069cbfa87dda169986818c
https://zenodo.org/record/7153066
https://zenodo.org/record/7153066
Autor:
Wicker, M
This thesis puts forward methods for computing local robustness of probabilistic neural networks, specifically those resulting from Bayesian inference. In theory, applying Bayesian inference to the learning of neural network parameters carries the pr
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1064::4f03937cd107c76ede2a8c9ffe4fd8d6
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:9086791d-4b4d-41ca-9835-7a504cd6c35c
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:9086791d-4b4d-41ca-9835-7a504cd6c35c
Bayesian structure learning allows one to capture uncertainty over the causal directed acyclic graph (DAG) responsible for generating given data. In this work, we present Tractable Uncertainty for STructure learning (TRUST), a framework for approxima
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bf3aa4d1dc0ff440740d45603e595994
Vulnerability to adversarial attacks is one of the principal hurdles to the adoption of deep learning in safety-critical applications. Despite significant efforts, both practical and theoretical, the problem remains open. In this paper, we analyse th
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5345f90ad417a98763c9f49507908d1c
We study probabilistic safety for Bayesian Neural Networks (BNNs) under adversarial input perturbations. Given a compact set of input points, $T \subseteq \mathbb{R}^m$, we study the probability w.r.t. the BNN posterior that all the points in $T$ are
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::562edff379b10fe22e068112a91f8f55
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.