扬·乔洛夫斯基
人员信息
附属: 弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所
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2020年–今天
2023 [公元28年] 彼得罗·纳沃特 , 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 埃多尔多·玛丽亚·蓬蒂 :
具有动态令牌池的高效变形金刚。 ACL(1) 2023 : 6403-6417 [i29] 米歇尔·巴托斯基维奇(Michal Bartoszkiewicz) , 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·科索夫斯基 , 雅库布·科瓦尔斯基 , 谢尔盖·库利克 , 马特乌斯·勒万多夫斯基 , 克日什托夫·诺维基 , 卡米尔·皮埃乔维克 , 奥利维尔·罗斯 , 祖赞娜·斯塔米罗斯卡 , 普尔泽米斯瓦夫·乌兹南斯基 :
Pathway:用于分析和机器学习应用程序的快速灵活的统一流数据处理框架。 CoRR公司 abs/2307.13116 ( 2023 ) 2022 [公元27年] 圣地亚哥·库沃 , 马西耶·格拉比亚斯 , 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 阿德里安·兰库基 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 里卡德·马塞尔 :
语音和单词的无监督分割和分类的对比预测策略。 ICASSP公司 2022 : 3189-3193 [公元26年] 圣地亚哥·库沃 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
可变速率层次CPC导致语音中的声学单位发现。 NeurIPS公司 2022 [第28条] 圣地亚哥·库沃 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
可变速率分层CPC导致语音中的声学单元发现。 CoRR公司 abs/2206.02211 ( 2022 ) [i27] 彼得罗·纳沃特 , 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 埃多尔多·蓬蒂 :
具有动态令牌池的高效变形金刚。 CoRR公司 abs/2211.09761 ( 2022 ) 2021 [j5] 米哈尔·斯蒂普尔科夫斯基 , 卡普尔·卡尼亚 , 马西耶·扎莫尔斯基 , 马西耶·齐埃巴 , 托马斯·特兹辛斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
用生成条件可逆流网络表示点云。 模式识别。 莱特。 150 : 26-32 ( 2021 ) [公元25年] 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 雅罗斯瓦夫·齐科夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 马特乌斯·奥帕拉 , 彼得·普兹 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 米查尔·斯特普科夫斯基 :
零语音2021信息检索:弗罗茨瓦夫大学提交。 Interspeech公司 2021 : 971-975 [公元24年] 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 雅罗斯瓦夫·齐科夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马尔克瑟 , 马特乌斯·奥帕拉 , 彼得·普兹 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 米查尔·斯特普科夫斯基 :
对齐对比预测编码。 Interspeech公司 2021 : 976-980 [i26] 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 雅罗斯瓦夫·齐科夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 马特乌斯·奥帕拉 , 彼得·普兹 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 米查尔·斯特普科夫斯基 :
对齐对比预测编码。 CoRR公司 abs/2104.11946 ( 2021 ) [i25] 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 雅罗斯瓦夫·齐科夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 马特乌斯·奥帕拉 , 彼得·普兹 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 米查尔·斯特普科夫斯基 :
零语音2021信息检索:弗罗茨瓦夫大学提交。 CoRR公司 abs/2106.11603 ( 2021 ) 【i24】 圣地亚哥·库沃 , 马西耶·格拉比亚斯 , 扬·乔洛夫斯基 , 格拉泽戈兹·西塞尔斯基(Grzegorz Ciesielski) , 阿德里安·兰库基 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 里卡德·马塞尔 :
语音和单词的无监督分割和分类的对比预测策略。 CoRR公司 abs/2110.15909 ( 2021 ) 2020 【c23】 Hans J.G.A.玩偶 , 杰罗姆·贝尔加达 , 扬·乔洛夫斯基 , 里卡德·马塞尔 , 安托万·洛朗 :
“ScribleLens”荷兰历史手写语料库。 ICFHR公司 2020 : 67-72 [公元22年] 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 , 纪尧姆·桑切斯 , 里卡德·马塞尔 , 陈南欣 , Hans J.G.A.玩偶 , 萨米尔·库拉纳 , Tanel Alumäe公司 , 安托万·洛朗 :
矢量量化瓶颈模型的稳健训练。 国际JCNN 2020 : 1-7 【c21】 萨米尔·库拉纳 , 安托万·洛朗 , 徐伟宁 , 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 詹姆斯·格拉斯 :
无监督语音表示学习的卷积深马尔可夫模型。 INTERSPEECH公司 2020 : 3790-3794 [第23条] 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 , 纪尧姆·桑切斯 , 里卡德·马塞尔 , 陈南欣 , Hans J.G.A.玩偶 , 萨米尔·库拉纳 , Tanel Alumäe公司 , 安托万·洛朗 :
矢量量化瓶颈模型的稳健训练。 CoRR公司 abs/2005.08520 ( 2020 ) [i22] 萨米尔·库拉纳 , 安托万·洛朗 , 徐伟宁 , 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 里卡德·马塞尔 , 詹姆斯·格拉斯 :
无监督语音表示学习的卷积深马尔可夫模型。 CoRR公司 abs/2006.02547 ( 2020 ) 【i21】 米查尔·斯特普科夫斯基 , 卡普尔·卡尼亚 , 马西耶·扎莫尔斯基 , 马西耶·齐埃巴 , 托马斯·特兹辛斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
用生成条件可逆流网络表示点云。 CoRR公司 abs/2010.11087 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【j4】 扬·乔洛夫斯基 , 罗恩·韦斯 , 萨米·本吉奥 , 阿伦·范登·奥尔德 :
使用WaveNet自动编码器的无监督语音表示学习。 IEEE ACM传输。 音频语音语言处理。 27 ( 12 ) : 2041-2053 ( 2019 ) [公元20年] 米查尔·扎波托奇尼 , 彼得罗·彼得扎克 , 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 :
基于注意力的语音识别模型中的格生成。 INTERSPEECH公司 2019 : 2225-2229 [第19条] 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 巴托斯·科斯特卡 , 迈克尔·扎波托奇尼 :
在无状态树的CTC中使用上下文相关符号。 INTERSPEECH公司 2019 : 4385-4389 [i20] 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 巴托斯·科斯特卡 , 米查尔·扎波托奇尼 :
在无状态树的CTC中使用上下文相关符号。 CoRR公司 abs/1901.04379 ( 2019 ) [i19] 扬·乔洛夫斯基 , 罗恩·韦斯 , 萨米·本吉奥 , 阿伦·范登·奥尔德 :
使用WaveNet自动编码器的无监督语音表示学习。 CoRR公司 abs/1901.08810 ( 2019 ) [i18] 乔纳森·沈 , 帕特里克·阮 , 吴永辉 , 陈志峰 , Mia Xu Chen女士 , 叶佳 , 安朱利·坎南 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 袁操 , Chung-Cheng Chiu公司 , 何燕章 , 扬·乔洛夫斯基 , 史密特·欣苏 , 斯特拉·劳伦佐 , 詹姆斯·秦 , 奥汉·菲拉特 , 沃尔夫冈·马切里 , 苏约格·古普塔 , 安库尔·巴纳 , 张书远(Shuyuan Zhang) , 彭若明 , 罗恩·韦斯 , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , 乔亮 , 贝努瓦雅各布 , 梁伯文(Bowen Liang) , HyoukJoong Lee(李孝忠) , 西普里安·切尔巴 , 塞巴斯蒂安·让 , 李波(Bo Li) , 梅尔文·约翰逊 , 罗汉·阿尼尔 , 拉贾特·蒂布雷瓦尔 , 刘晓兵 , 沟口昭子 , 纳维德普·贾特利 , 纳文·阿里 , 科林·切里 , 帕里萨·哈哈尼 , Otavio好 , 程友龙 , 拉齐尔·阿尔瓦雷斯 , 艾萨克·卡斯维尔 , 徐伟宁 , 杨宗衡 , 王宽谦 , 叶卡捷琳娜·戈尼娜 , 凯特琳·托马内克 , 本·瓦尼克 , 吴泽林 , 莱昂·琼斯 , 迈克·舒斯特 , 黄燕平 , 陈德豪 , Kazuki Irie公司 , 乔治·福斯特 , 约翰·理查德森 , 克劳斯·马切里 , 安托万·布鲁吉尔 , Heiga Zen先生 , 科林·拉斐尔 , Shankar Kumar公司 , 卡尼什卡·饶 , 大卫·赖巴赫 , 马修·默里 , 维贾亚迪提亚·佩丁蒂 , 马克西姆·克里坤 , 米歇尔·巴奇亚尼 , 托马斯·贾布林 , 罗伯特·苏德曼 , 伊恩·威廉姆斯 , 李湛忞 , 迪普蒂·巴蒂亚 , 贾斯汀·卡尔森 , 塞米赫·亚武兹 , 于章 , 伊恩·麦格劳 , 马克斯·高尔金 , 齐戈 , 戈兰-蓬达 , 查德·威普基 , 托德·王 , 乌里·阿隆 , 德米特里·勒皮钦 , 叶田 , 萨拉·萨布尔 , 威廉·陈 , 舒巴姆·托什尼瓦尔 , 廖宝华 , 迈克尔·尼施尔 , 帕特·朗登 :
Lingvo:用于序列到序列建模的模块化和可扩展框架。 CoRR公司 腹肌/1902.08295 ( 2019 ) [i17] 米查尔·斯特普科夫斯基 , 马西耶·扎莫尔斯基 , 马西耶·齐埃巴 , 扬·乔洛夫斯基 :
点云生成的条件可逆流。 CoRR公司 abs/1910.07344 ( 2019 ) 2018 [第18条] 扬·乔洛夫斯基 , 罗恩·韦斯 , 里夫·A·索罗斯 , 萨米·本吉奥 :
关于使用反向传播进行语音纹理生成和语音转换。 ICASSP公司 2018 : 2256-2260 [第17条] Chung-Cheng Chiu公司 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 吴永辉 , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , 帕特里克·阮 , 陈志峰 , 安朱利·坎南 , 罗恩·韦斯 , 卡尼什卡·饶 , 叶卡捷琳娜·戈尼娜 , 纳维德普·贾特利 , 李波(Bo Li) , 扬·乔洛夫斯基 , 米歇尔·巴奇亚尼 :
采用序列到序列模型的最新语音识别。 ICASSP公司 2018 : 4774-4778 [第16条] 西蒙·马利克 , 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 :
高效的纯卷积文本编码。 IJCAI的LaCATODA 2018 : 14-23 [i16] 扬·乔洛夫斯基 , 阿德里安·兰库基 , 西蒙·马利克 , 马西耶·鲍利科夫斯基(Maciej Pawlikowski) , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 帕维尔·齐科夫斯基 :
演讲团:Wrocław大学参加2017年NIPS对话智能挑战赛。 CoRR公司 abs/1805.08032 ( 2018 ) 【i15】 西蒙·马利克 , 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 :
高效的纯卷积文本编码。 CoRR公司 abs/1808.01160 ( 2018 ) 2017 [第15条] 加布里埃尔·佩雷拉 , 乔治·塔克 , 扬·乔洛夫斯基 , 卢卡斯·凯泽 , 杰弗里·辛顿 :
通过惩罚自信的输出分布来规范神经网络。 ICLR(车间) 2017 [第14条] 雅各布·N·福斯特 , 贾斯汀·吉尔默 , 贾斯查·索尔·迪克斯坦 , 扬·乔洛夫斯基 , 大卫·苏西洛 :
输入交换仿射网络:一种为可解释性设计的RNN体系结构。 ICML公司 2017 : 1136-1145 [第13条] 扬·乔洛夫斯基 , 纳维德普·贾特利 :
在序列到序列模型中实现更好的解码和语言模型集成。 INTERSPEECH公司 2017 : 523-527 [第12条] 罗恩·韦斯 , 扬·乔洛夫斯基 , 纳维德普·贾特利 , 吴永辉 , 陈志峰 :
序列对序列模型可以直接翻译外语。 INTERSPEECH公司 2017 : 2625-2629 [第11条] 米查尔·扎波托奇尼 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
神经依赖分析器的多语言训练。 TSD公司 2017 : 326-334 [第10条] 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 :
多点邻居嵌入。 TSD公司 2017 : 456-464 [第14条] 加布里埃尔·佩雷拉 , 乔治·塔克 , 扬·乔洛夫斯基 , 卢卡斯·凯泽 , 杰弗里·辛顿 :
通过惩罚自信的输出分布来规范神经网络。 CoRR公司 abs/1701.06548 ( 2017 ) [i13] 罗恩·韦斯 , 扬·乔洛夫斯基 , 纳维德普·贾特利 , 吴永辉 , 陈志峰 :
序列对序列模型可以直接翻译外语。 CoRR公司 腹肌/1703.08581 ( 2017 ) [i12] 米查尔·扎波托奇尼 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 , 扬·乔洛夫斯基 :
神经依赖分析器的多语言训练。 CoRR公司 abs/1705.10209 ( 2017 ) [i11] Chung-Cheng Chiu公司 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 吴永辉 , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , 帕特里克·阮 , 陈志峰 , 安朱利·坎南 , 罗恩·韦斯 , 卡尼什卡·饶 , 卡蒂亚·戈尼娜 , 纳维德普·贾特利 , 李波(Bo Li) , 扬·乔洛夫斯基 , 米歇尔·巴奇亚尼 :
采用序列到序列模型的最新语音识别。 CoRR公司 abs/1712.01769 ( 2017 ) [i10] 扬·乔洛夫斯基 , 罗恩·韦斯 , 里夫·A·索罗斯 , 萨米·本吉奥 :
关于使用反向传播进行语音纹理生成和语音转换。 CoRR公司 abs/1712.08363 ( 2017 ) 2016 【c9】 Dzmitry Bahdanau公司 , 扬·乔洛夫斯基 , 德米特里·谢尔久克 , 菲利普·布拉克尔 , 本吉奥 :
基于端到端注意力的大词汇量语音识别。 ICASSP公司 2016 : 4945-4949 [第九章] 拉米·阿勒福 , 纪尧姆·阿兰 , 阿姆贾德·阿尔马海里 , 克里斯托夫·安格穆勒 , 德米特里·巴赫达瑙 , 尼古拉斯·巴拉斯 , 弗雷德里克·巴斯蒂安 , 贾斯汀·拜尔 , 安纳托利·贝里科夫 , 亚历山大·贝洛波斯基 , 本吉奥 , 阿尔诺·贝杰隆 , 詹姆斯·伯格斯特拉 , 瓦伦汀·比森 , 乔什·布莱切尔·斯奈德 , 尼古拉斯·布沙德 , 尼古拉·布兰格·莱万多夫斯基 , 泽维尔·布瑟利尔 , 亚历山大·德·布列比松 , 奥利维尔·布鲁鲁 , Pierre Luc Carrier公司 , Kyunghyun Cho(赵京贤) , 扬·乔洛夫斯基 , 保罗·F·克里斯蒂亚诺 , 蒂姆·库伊曼斯 , 马克·阿莱克安德烈·科特 , 米里亚姆·科特 , 亚伦·C·库维尔 , 亚恩·N·多芬 , 奥利维尔·德拉略 , 朱利安·德莫斯 , 纪尧姆·德斯贾丁斯 , 桑德·迪尔曼 , 劳伦特·丁 , 梅兰妮·杜卡夫 , 文森特·杜穆林 , 萨米拉·埃布拉希米·卡胡 , 杜米特鲁·尔汗 , 紫叶扇 , 奥汉·菲拉特 , 马修·日尔曼 , 泽维尔·格洛洛特 , 伊恩·古德费罗 , 麦克费登 , 圣格雷 , 菲利普·哈默尔 , 伊本·哈洛切特 , Jean-Philippe Heng女士 , 巴拉斯·希达西 , 新浪微博 , 阿尔琼·贾恩 , 塞巴斯蒂安·让 , Kai Jia(凯佳) , 米哈伊尔·科洛波夫 , 维维克·库尔卡尼 , 亚历克斯·兰姆 , 帕斯卡·兰姆林 , 埃里克拉森 , 塞萨尔·洛朗 , 肖恩·李 , 西蒙·勒弗兰索瓦 , 西蒙·勒米厄 , 尼古拉斯·莱昂纳德 , 周汉林 , 杰西·利弗泽伊 , 科里·洛伦茨 , 耶利米亚·洛文 , 马千里 , 皮尔雷·安托因·曼扎戈 , 奥利维尔·马斯托皮雷托 , 罗伯特·麦吉本 , 罗兰·梅米舍维奇 , 巴特·范梅里恩博尔 , 文森特·米查尔斯基 , 梅赫迪·米尔扎 , 阿尔贝托·奥兰迪 , 克里斯托弗·约瑟夫·帕尔 , 拉兹万·帕斯卡努 , 穆罕默德·佩泽什基 , 科林·拉斐尔 , 丹尼尔·伦肖 , 马修·罗克林 , 阿德里亚娜·罗梅罗 , 马库斯·罗斯 , 彼得·萨多夫斯基 , 约翰·萨尔瓦蒂尔 , 弗朗索瓦·萨瓦德 , 扬·施吕特 , 约翰·舒尔曼 , 加布里埃尔·施瓦茨 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 德米特里·谢尔杜克 , 萨米拉·沙巴尼安 , 艾蒂安·西蒙 , 西格德·斯皮克曼 , S.Ramana Subramanyam公司 , 雅库布·辛格诺夫斯基 , 杰雷米·坦圭 , 吉杰斯·范·图尔德(Gijs van Tulder) , 约瑟夫·图里亚 , 塞巴斯蒂安·乌尔班 , 帕斯卡·文森特 , 弗朗西斯科·维辛 , 哈姆德·弗里斯 , 大卫·沃德·法利 , 达斯汀·J·韦伯 , 马修·威尔森 , Kelvin Xu(徐开尔文) , 薛丽君 , 李瑶 , 张赛正 , 张颖(音) :
Theano:用于快速计算数学表达式的Python框架。 CoRR公司 abs/1605.02688 ( 2016 ) [i8] 扬·乔洛夫斯基 , 米查尔·扎波托奇尼 , 帕维尔·里奇利科夫斯基 :
一次读取、标记和分析全部内容,或完全神经依赖性分析。 CoRR公司 abs/1609.03441 ( 2016 ) [i7] 雅各布·N·福斯特 , 贾斯汀·吉尔默 , 扬·乔洛夫斯基 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , 大卫·苏西洛 :
基于输入交换仿射网络的智能语言建模。 CoRR公司 abs/1611.09434 ( 2016 ) [i6] 扬·乔洛夫斯基 , 纳维德普·贾特利 :
在序列到序列模型中实现更好的解码和语言模型集成。 CoRR公司 abs/1612.02695 ( 2016 ) 2015 [j3] 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
学习具有非负权重约束的可理解神经网络。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 26 ( 1 ) : 62-69 ( 2015 ) 【c8】 扬·乔洛夫斯基 , Dzmitry Bahdanau公司 , 德米特里·谢尔杜克 , Kyunghyun Cho(赵京贤) , 本吉奥 :
基于注意的语音识别模型。 NIPS公司 2015 : 577-585 [i5] 巴特·范梅里恩博尔 , Dzmitry Bahdanau公司 , 文森特·杜穆林 , 德米特里·谢尔杜克 , 大卫·沃德·法利 , 扬·乔洛夫斯基 , 本吉奥 :
积木和燃料:深度学习的框架。 CoRR公司 abs/1506.00619 ( 2015 ) [i4] 扬·乔洛夫斯基 , Dzmitry Bahdanau公司 , 德米特里·谢尔久克 , KyungHyun Cho先生 , 本吉奥 :
基于注意的语音识别模型。 CoRR公司 abs/1506.07503 ( 2015 ) [i3] Dzmitry Bahdanau公司 , 扬·乔洛夫斯基 , 德米特里·谢尔杜克 , 菲利普·布拉克尔 , 本吉奥 :
基于端到端注意的大词汇语音识别。 CoRR公司 abs/1508.04395 ( 2015 ) [i2] Dzmitry Bahdanau公司 , 德米特里·谢尔杜克 , 菲利普·布拉克尔 , 南·罗斯玛丽·科 , 扬·乔洛夫斯基 , 亚伦·C·库维尔 , 本吉奥 :
序列预测的任务损失估计。 CoRR公司 abs/1511.06456 ( 2015 ) 2014 [注2] 扬·乔洛夫斯基 , 王健 , 雅切克·M·祖拉达 :
基于SVM和ELM的分类器的回顾和性能比较。 神经计算 128 : 507-516 ( 2014 ) [c7] 阿德里安·兰库基 , 扬·乔洛夫斯基 , Krzysztof Michalak公司 , 帕特里克·菲利皮亚克 , 彼得·利宾斯基 :
动态优化问题的基于混合概率建模的连续种群增量学习。 理想 2014 : 457-464 [i1] 扬·乔洛夫斯基 , Dzmitry Bahdanau公司 , Kyunghyun Cho(赵京贤) , 本吉奥 :
使用基于注意的递归神经网络的端到端连续语音识别:第一个结果。 CoRR公司 腹肌/1412.1602 ( 2014 ) 2013 【c6】 雅切克·M·祖拉达 , 托尔加·恩萨里 , Ehsan Hosseini-Asl公司 , 扬·乔洛夫斯基 :
非负矩阵分解及其在模式分析和文本挖掘中的应用。 联邦犯罪现场调查系统 2013 : 11-16 2012 【c5】 姜旺 , 刘自成 , 扬·乔洛夫斯基 , 陈卓元 , 吴颖(音) :
具有随机占用模式的强大3D动作识别。 ECCV(2) 2012 : 872-885 【c4】 托尔加·恩萨里 , 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
基于非负矩阵分解的文档聚类。 ICANN(2) 2012 : 347-354 【c3】 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
鲁棒稀疏编码的完整正则化路径及其在人脸识别中的应用。 ICMLA(1) 2012 : 356-361 【c2】 托尔加·恩萨里 , 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
基于相关非负矩阵分解的遮挡人脸识别。 ICMLA(1) 2012 : 606-609 2011 [j1] 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
从神经网络中提取规则作为决策图。 IEEE传输。 神经网络 22 ( 12 ) : 2435-2446 ( 2011 ) 【c1】 扬·乔洛夫斯基 , 雅切克·M·祖拉达 :
神经网络降阶决策图的自顶向下归纳。 ICANN(2) 2011 : 309-316