彼得罗·巴比埃罗
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2020年–今天
2024 【j4】 Giansalvo Cirrincione公司 , 文森佐·兰达佐 , 彼得罗·巴比罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 厄洛斯·帕塞罗 :
基于梯度的竞争学习:理论。 认知。 计算。 16 ( 2 ) : 608-623 ( 2024 ) [i29] 加布里埃尔·多米尼克 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马丁·格约尔斯基 , 朱塞佩·马拉 , 马克·朗海因里奇 :
用反事实概念瓶颈模型攀登可解释性阶梯。 CoRR公司 abs/2402.01408 ( 2024 ) [i28] 达里奥·费诺格里奥 , 加布里埃尔·多米尼克 , 彼得罗·巴比埃罗 , 阿尔贝托·通达 , 马丁·格约雷斯基 , 马克·朗海因里奇 :
联合行为平面:解释联合学习中客户行为的演变。 CoRR公司 abs/2405.15632 ( 2024 ) [i27] 加布里埃尔·多米尼克 , 彼得罗·巴比埃罗 , 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 阿尔贝托码头 , 马丁·格约尔斯基 , 朱塞佩·马拉 , 马克·朗海因里奇 :
因果概念嵌入模型:深度学习中超越因果不透明度。 CoRR公司 abs/2405.16507 ( 2024 ) [i26] 加布里埃尔·多米尼克 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马丁·格约尔斯基 , 马克·朗海因里希 :
任何CBMs:如何将任何黑盒转变为概念瓶颈模型。 CoRR公司 abs/2405.16508 ( 2024 ) 2023 [j3] 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马科·高里 , 彼得罗·利奥 , 马可·马基尼 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
逻辑解释网络。 Artif公司。 因特尔。 314 : 103822 ( 2023 ) [公元24年] 韩轩元 , 彼得罗·巴比埃罗 , 多布里克·乔治耶夫 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·利奥 :
基于全局概念的神经网络的神经元分析解释。 AAAI公司 2023 : 10675-10683 【c23】 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 彼得罗·巴比埃罗 , 佐里·沙姆斯 , 德米特里·卡日丹 , 乌芒·巴特 , 阿德里安·韦勒 , 马蒂亚·贾姆尼克 :
面向概念表示评估的稳健度量。 AAAI公司 2023 : 11791-11799 [公元22年] 利迪娅·阿莱奇 , 莱昂纳多·阿尔切里 , 努兰·阿卜杜拉齐姆 , 彼得罗·巴比埃罗 , 西尔维娅·桑蒂尼 , 马丁·格约尔斯基 :
使用启发式平滑增强XGBoost,用于运输模式和活动识别。 UbiComp/ISWC副职 2023 : 540-545 【c21】 史蒂夫·阿佐林 , 安东尼奥·隆加 , 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 , 安德烈亚·帕塞里尼 :
通过习得概念的逻辑组合实现GNN的全局可解释性。 ICLR公司 2023 [公元20年] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 阿尔贝托·通达 , 彼得罗·里奥 , 油炸Precioso , 马蒂亚·贾姆尼克 , 朱塞佩·马拉 :
可解释神经符号概念推理。 ICML公司 2023 : 1801-1825 [c19] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 埃斯皮诺萨·扎伦加 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 阿尔贝托·通达 , 彼得罗·利奥 , 油炸Precioso , 马蒂亚·贾姆尼克 , 朱塞佩·马拉 :
可解释的神经符号概念推理。 NeSy公司 2023 : 422-423 [第18条] 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马科·高里 , 彼得罗·利奥 , 马可·马基尼 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
逻辑解释网络。 NeSy公司 2023 : 432-433 [第17条] 弗朗西斯科·贾尼尼 , 斯特凡诺·菲奥拉万蒂 , Oguzhan Keskin公司 , 阿里西亚·玛丽亚·卢皮迪 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·利奥 , 彼得罗·巴比埃罗 :
可解释图网络提出了通用代数猜想。 NeurIPS公司 2023 [第16条] Oguzhan Keskin公司 , 阿里西亚·玛丽亚·卢皮迪 , 斯特凡诺·菲奥拉凡蒂 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·里奥 , 弗朗西斯科·贾尼尼 :
图上方程性质和模式的桥接:一种基于人工智能的方法。 标签-ML 2023 : 156-168 [第15条] 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 德米特里·卡日丹 , 费德里科·西西里亚诺 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 法布里齐奥·西尔维斯特里 , 马蒂亚·贾姆尼克 , 彼得罗·利奥 :
图神经网络中的概念提取。 xAI(3) 2023 : 233-255 [第7页] 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 彼得罗·巴比埃罗 , 马科·高里 , 彼得罗·里奥 , 马可·马基尼 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
通过神经网络学习逻辑解释。 神经符号人工智能纲要 2023 : 547-558 [i25] 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 彼得罗·巴比埃罗 , 佐里·沙姆斯 , 德米特里·卡日丹 , 乌芒·巴特 , 阿德里安·韦勒 , 马特贾·詹尼克 :
面向概念表示评估的稳健指标。 CoRR公司 abs/2301.10367 ( 2023 ) 【i24】 德米特里·卡日丹 , 波蒂·迪马诺夫 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 马蒂亚·贾姆尼克 , 彼得罗·利奥 :
GCI:一个(G)图(C)概念(I)解释框架。 CoRR公司 abs/2302.04899 ( 2023 ) [第23条] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 阿尔贝托·通达 , 彼得罗·里奥 , 油炸Precioso , 马蒂亚·贾姆尼克 , 朱塞佩·马拉 :
可解释神经符号概念推理。 CoRR公司 abs/2304.14068 ( 2023 ) [i22] 彼得罗·巴比埃罗 , 斯特凡诺·菲奥拉万蒂 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 阿尔贝托·通达 , 彼得罗·利奥 , 埃琳娜·迪·拉沃尔 :
可解释人工智能的范畴基础:结构和语义的统一形式主义。 CoRR公司 abs/2304.14094 ( 2023 ) 【i21】 加布里埃尔·多米尼奇 , 彼得罗·巴比埃罗 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·利奥 , 尼古拉·西米吉耶夫斯基 :
SHARCS:可解释多模式学习的共享概念空间。 CoRR公司 abs/2307.00316 ( 2023 ) [i20] 弗朗西斯科·贾尼尼 , 斯特凡诺·菲奥拉万蒂 , Oguzhan Keskin公司 , 阿里西亚·玛丽亚·卢皮迪 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·里奥 , 彼得罗·巴比埃罗 :
可解释图网络给出了通用代数猜想。 CoRR公司 abs/2307.11688 ( 2023 ) [i19] 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·詹尼尼 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 米开朗基罗·迪利根蒂 , 朱塞佩·马拉 :
基于关系概念的模型。 CoRR公司 abs/2308.11991 ( 2023 ) [i18] 多纳托·克里斯托米 , 艾琳·坎尼斯特拉奇 , 卢卡·莫舍拉 , 彼得罗·巴比埃罗 , 马可·西科内 , 彼得罗·利奥 , 伊曼纽尔·罗德拉 :
从图表到地图集:将潜在空间合并为一个。 CoRR公司 abs/2311.06547 ( 2023 ) [i17] 乔纳斯·朱尔 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 , 尼古拉·西米吉耶夫斯基 :
每个人都需要一点帮助:通过层次概念解释图。 CoRR公司 abs/2311.15112 ( 2023 ) [i16] 亚历山德罗·法拉斯·迪维拉弗利斯塔 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 :
数字组织病理学与图形神经网络:临床医生的概念和解释。 CoRR公司 abs/2312.02225 ( 2023 ) 2022 [注2] 玛尔塔·洛维诺 , 文森佐·兰达佐 , 加布里埃尔·塞拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 伊丽莎·菲卡拉 , Giansalvo Cirrincione公司 :
多组学样本聚类的数据集成研究综述。 神经计算 488 : 494-508 ( 2022 ) [第14条] 彼得罗·巴比罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 彼得罗·利奥 , 马科·高里 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
基于熵的神经网络逻辑解释。 AAAI公司 2022 : 6046-6054 [第13条] 多布里克·乔治耶夫 , 彼得罗·巴比埃罗 , 德米特里·卡日丹 , 彼得·维利科维奇 , 彼得罗·利奥 :
基于算法概念的可解释推理。 AAAI公司 2022 : 6685-6693 [第12条] 里沙布·贾因 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 大卫·布费利 , 彼得罗·利奥 :
将逻辑解释网络扩展到文本分类。 EMNLP公司 2022 : 8838-8857 [第11条] 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 彼得罗·巴比罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 朱塞佩·马拉 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 米开朗基罗·迪利根蒂 , 佐里·沙姆斯 , 油炸Precioso , 斯特凡诺·梅拉奇 , 阿德里安·韦勒 , 彼得罗·利奥 , 马蒂亚·贾姆尼克 :
概念嵌入模型:超越准确性-可解释性权衡。 NeurIPS公司 2022 [i15] 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·巴比埃罗 , 德米特里·卡日丹 , 费德里科·西西里亚诺 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 法布里齐奥·西尔维斯特里 , 彼得罗·利奥 , 马蒂亚·贾姆尼克 :
图形神经网络中的编码概念。 CoRR公司 abs/2207.13586 ( 2022 ) [第14条] 韩轩元 , 彼得罗·巴比罗 , 多布里克·乔治耶夫 , 露西·夏洛特·马吉斯特 , 彼得罗·利奥 :
通过神经元分析实现图神经网络的基于全局概念的可解释性。 CoRR公司 abs/2208.10609 ( 2022 ) [i13] 马特奥·埃斯皮诺萨·扎林加 , 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 朱塞佩·马拉 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 米开朗基罗·迪利根蒂 , 佐里·沙姆斯 , 油炸Precioso , 斯特凡诺·梅拉奇 , 阿德里安·韦勒 , 彼得罗·利奥 , 马蒂亚·贾姆尼克 :
概念嵌入模型。 CoRR公司 abs/2209.09056 ( 2022 ) [i12] 史蒂夫·阿佐林 , 安东尼奥·隆加 , 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 , 安德烈亚·帕塞里尼 :
通过学习概念的逻辑组合对GNN进行全局解释。 CoRR公司 abs/2210.07147 ( 2022 ) [i11] 里沙布·贾因 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 大卫·布费利 , 彼得罗·利奥 :
将逻辑解释网络扩展到文本分类。 CoRR公司 abs/2211.09732 ( 2022 ) 2021 [c10] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 文森佐·兰达佐 , 厄洛斯·帕塞罗 , Giansalvo Cirrincione公司 :
基于拓扑梯度的竞争学习。 国际JCNN 2021 : 1-8 【c9】 彼得罗·巴比埃罗 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·通达 :
可预测特征消除:一种无监督的特征选择方法。 LOD(检测限) 2021 : 399-412 [i10] 彼得罗·巴比罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 多布里克·乔治耶夫 , 弗朗西斯科·贾尼尼 :
LENs:用于逻辑解释网络的Python库。 CoRR公司 abs/2105.11697 ( 2021 ) [第九章] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·塞拉维尼亚 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 彼得罗·利奥 , 马科·高里 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
基于熵的神经网络逻辑解释。 CoRR公司 abs/2106.06804 ( 2021 ) [i8] 多布里克·乔治耶夫 , 彼得罗·巴比埃罗 , 德米特里·卡日丹 , 彼得·维利科维奇 , 彼得罗·利奥 :
基于算法概念的可解释推理。 CoRR公司 腹肌/2107.07493 ( 2021 ) [i7] 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比埃罗 , 弗朗西斯科·贾尼尼 , 马科·高里 , 彼得罗·利奥 , 马可·马基尼 , 斯特凡诺·梅拉奇 :
逻辑解释网络。 CoRR公司 abs/2108.05149 ( 2021 ) 2020 [j1] Giansalvo Cirrincione公司 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比罗 , 文森佐·兰达佐 , 厄洛斯·帕塞罗 :
用于层次聚类的GH-EXIN神经网络。 神经网络 121 : 57-73 ( 2020 ) 【c8】 彼得罗·巴比埃罗 , 玛尔塔·洛维诺 , 马蒂亚·西维埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 文森佐·兰达佐 , 伊丽莎·菲卡拉 , 吉安萨沃·西里西奥内 :
无监督多目标数据融合:神经图学习网络。 ICIC(1) 2020 : 172-182 【c7】 雅各布·费雷蒂 , 彼得罗·巴比埃罗 , 文森佐·兰达佐 , Giansalvo Cirrincione公司 , 厄洛斯·帕塞罗 :
探索深层CNN中时间信号的特征提取:心电图案例研究。 国际JCNN 2020 : 1-7 [第6页] 彼得罗·巴比埃罗 , Giansalvo Cirrincione公司 , 莫里齐奥·西兰西奥内 , 埃利奥·皮科洛 , 弗朗切斯科·瓦卡里诺 :
动态系统学习中的神经认识论。 信号交换动力学的神经方法 2020 : 213-221 [第5页] 加布里埃尔·西拉维尼亚 , Giansalvo Cirrincione公司 , 费德里卡·马可林 , 彼得罗·巴比埃罗 , 妮可·达涅斯 , 埃利奥·皮科洛 :
利用GH-EXIN神经网络评估三维人脸识别中几何描述符的识别能力。 信号交换动力学的神经方法 2020 : 223-233 [第4页] 彼得罗·巴比埃罗 , 安德烈亚·贝托蒂 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , Giansalvo Cirrincione公司 , 埃利奥短笛 , 阿尔贝托·通达 :
利用浅层神经网络链从基因表达水平了解癌症现象。 信号交换动力学的神经方法 2020 : 281-290 [第3页] 彼得罗·巴比埃罗 , 安德烈亚·贝托蒂 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , Giansalvo Cirrincione公司 , 埃利奥·皮科洛 :
DNA微阵列分类:神经网络超参数的进化优化。 信号交换动力学的神经方法 2020 : 305-311 【d2】 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 :
pietrobarbiero/计算病人:绝对值。 泽诺多 , 2020 【d1】 彼得罗·巴比埃罗 , 拉蒙·维纳斯托恩 , 彼得罗·利奥 :
pietrobarbiero/数字患者:绝对值。 泽诺多 , 2020 [i6] 彼得罗·巴比埃罗 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
用多目标进化算法发现分类核心集。 CoRR公司 abs/2002.08645 ( 2020 ) [i5] 彼得罗·巴比埃罗 , 彼得罗·利奥 :
计算型患者患有糖尿病和冠状病毒。 CoRR公司 abs/2006.06435 ( 2020 ) [i4] 彼得罗·巴比埃罗 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
机器学习中的模型泛化:方法和计算研究。 CoRR公司 abs/2006.15680 ( 2020 ) [i3] 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 文森佐·兰达佐 , Giansalvo Cirrincione公司 :
基于拓扑梯度的竞争学习。 CoRR公司 腹肌/2008.09477 ( 2020 ) [i2] Giansalvo Cirrincione公司 , 彼得罗·巴比埃罗 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 文森佐·兰达佐 :
基于梯度的竞争学习:理论。 CoRR公司 abs/2009.02799 ( 2020 ) [i1] 彼得罗·巴比埃罗 , 拉蒙·维纳斯托恩 , 彼得罗·利奥 :
患者病情的图形表示预测:走向数字双胞胎。 CoRR公司 abs/2009.08299 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c6】 彼得罗·巴比埃罗 , 伊芙琳·卢顿 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
特征选择作为一个多目标问题的新观点。 每个 2019 : 68-81 【c5】 彼得罗·巴比埃罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
基本花:分类核心的进化发现。 EvoApplications公司 2019 : 550-564 【c4】 彼得罗·巴比埃罗 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
超越核心集发现:进化原型。 GECCO(同伴) 2019 : 47-48 【c3】 彼得罗·巴比埃罗 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·保罗·通达 :
分类核心集的进化发现。 GECCO(同伴) 2019 : 1747-1754 [第2页] 彼得罗·巴比罗 , 安德烈亚·贝托蒂 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , Giansalvo Cirrincione公司 , 厄洛斯·帕塞罗 , 埃利奥·皮科洛 :
大肠癌的无监督基因鉴定。 量化和处理生物医学和行为信号 2019 : 219-227 [第1页] 彼得罗·巴比埃罗 , 安德里亚·贝尔托蒂 , 加布里埃尔·西拉维尼亚 , Giansalvo Cirrincione公司 , 厄洛斯·帕塞罗 , 埃利奥·皮科洛 :
大肠癌的监督基因鉴定。 量化和处理生物医学和行为信号 2019 : 243-251 2017 【c2】 加布里埃尔·西拉维尼亚 , 彼得罗·巴比罗 , Giansalvo Cirrincione公司 , 乔瓦尼·斯奎列罗 , 阿尔贝托·通达 :
发现层次神经原型集。 IIH-MSP(1) 2017 : 255-267 【c1】 弗朗西丝卡·诺尼斯 , 彼得罗·巴比罗 , Giansalvo Cirrincione公司 , 埃琳娜·卡洛塔·奥利维蒂 , 费代丽卡·马克林 , 恩里科·维泽蒂 :
深入理解CNN中的抽象:面部情绪识别的应用。 IIH-MSP(1) 2017 : 281-290
合著者索引
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