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Theofanis Karaletsos

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Theofanis将他的第一步是Max Planck智能系统智能系统研究所的机器学习者,与Microsoft Research Cambridge,重点关注来自非结构化数据的无监督知识提取,例如生物学的生成建模和表型。雷竞技是骗人的然后,他在纽约搬到纪念斯隆·克雷特癌症中心,在那里他在癌症治疗剂的背景下工作。他于2016年加入了一个小型AI启动几何智能,并与他的同事组成了新的Uber AI实验室。Theofanis的研雷竞技是骗人的究兴趣集中在丰富的概率建模,近似推断和概率编程。他的主要激情是结构模型,其例子是时空过程,图像形成模型,深度概率模型以及使其在实际数据上工作所需的工具。他的过去在生命科学中也让他敏锐地对如何使模型解释并量化他们的不确定性,非传统学习环境,如弱监督的学习和模型批评。

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宣布2019年优步AI居住

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神经网络的概率荟萃表示

T. Karaletsos.P. Dayan.Z.Ghahramani.
神经网络的现有贝叶斯治疗通常是通过弱的先前和近似的后分布,根据该弱的后分布,所有重量都被独立绘制。在这里,我们考虑一个更丰富的先前分发,其中网络中的单元由潜变量表示,并且单位之间的权重被定性地绘制在这些变量的集合的值上。[...][PDF]
2018年深入学习研讨会的不确定性(UDL),2018年

Pyro:深度通用概率编程

E. Bingham.,J. Chen,M. Jankowiak.F. obermeyer.N. Pradhan.T. Karaletsos.R. Singh.P. Szerlip.,p. horsfall,N. Goodman.
Pyro是一种在Python上构建的概率编程语言,作为在AI研究中开发先进概率模型的平台。雷竞技是骗人的[...][PDF]
机床学习研究雷竞技是骗人的(JMLR),2018年

用于多变量分布的方法衍生物

M. Jankowiak.T. Karaletsos.
我们利用了传输方程与期望衍生物之间的链接构建了用于多变量分布的有效的PathWise梯度估计。我们专注于两个主线程。[...][PDF]
人工情报与统计国际会议(AI统计数据)(在提交),2019年

对仿真器网络无似的推理

J.-M.Lueckmann,G. Bassetto,T. Karaletsos.,J. H. Macke
近似贝叶斯计算(ABC)提供了贝叶斯推理的基于模拟的随机模型的方法,不允许易行的可能性。我们提出了一种新的ABC方法,它使用概率性神经仿真器网络来学习模拟数据的合成似然 - 近似于特定观察数据的可能性的本地仿真器,以及适用于一系列数据的全局仿真器。[...][PDF]
2018年

条件相似度网络

A. Veit,S. Ipplie,T. Karaletsos.
是什么让图像相似?为了测量图像之间的相似性,它们通常嵌入在特征 - 矢量空间中,其距离保持相对不相似性。然而,当学习这样的相似性嵌入时,通常使简化假设仅使图像仅与一个唯一的相似度计量相比。[...][PDF]
计算机视觉和模式识别会议(CVPR),2017年

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