卡斯帕·马尔滕斯
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2020年–今天
2024 [i5] 卡斯帕·马尔滕斯 , 克里斯托弗·尤 :
多模式变分自动编码器中共享和私有潜在因素的分离。 CoRR公司 abs/2403.06338 ( 2024 ) 2023 [注2] 卡斯帕·马尔滕斯 , 米歇尔·博托洛梅亚齐 , 露西娅·蒙托西 , 乔·斯宾塞 , 弗朗西丝卡·D·西卡雷利 , 克里斯托弗·姚 :
稀有性:从单细胞成像数据中发现稀有细胞群。 生物信息。 39 ( 12 ) ( 2023 ) 【c6】 卡斯帕·马尔滕斯 , 克里斯托弗·姚 :
多模式变分自动编码器中共享和私有潜在因素的分离。 MLCB公司 2023 : 60-75 【c5】 金旭 , 埃米利安·杜邦 , 卡斯帕·马尔滕斯 , 托马斯·雷诺思 , Yee Whye Teh女士 :
通过函数马尔可夫转移算子的深度随机过程。 NeurIPS公司 2023 [i4] 金旭 , 埃米利安·杜邦 , 卡斯帕·马尔滕斯 , 汤姆·雷诺思 , 叶惠德 :
通过函数马尔可夫转移算子的深度随机过程。 CoRR公司 abs/2305.15574 ( 2023 ) 2020 【c4】 卡斯帕·梅尔滕斯 , 克里斯托弗·姚 :
神经分解:变分自编码器的功能方差分析。 AISTATS公司 2020 : 2917-2927 【c3】 卡斯帕·马尔滕斯 , 克里斯托弗·尤 :
基本VAE:使用变体自动编码器的翻译非变体特征级聚类。 AISTATS公司 2020 : 2928-2937 [i3] 卡斯帕·梅尔滕斯 , 克里斯托弗·姚 :
基本VAE:使用变体自动编码器的翻译非变体特征级聚类。 CoRR公司 abs/2003.03462 ( 2020 ) [i2] 卡斯帕·马尔滕斯 , 克里斯托弗·姚 :
神经分解:变分自编码器的功能方差分析。 CoRR公司 abs/2006.14293 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c2】 卡斯帕·马尔滕斯 , 米夏利斯·K·蒂西亚 , 克里斯托弗·姚 :
因子隐马尔可夫模型中的增强集成MCMC抽样。 AISTATS公司 2019 : 2359-2367 【c1】 卡斯帕·马尔滕斯 , 基兰·R·坎贝尔 , 克里斯托弗·姚 :
用协变高斯过程潜在变量模型分解特征级变化。 ICML公司 2019 : 4372-4381 2018 [i1] 卡斯帕·马尔滕斯 , 基兰·坎贝尔 , 克里斯托弗·姚 :
协变高斯过程潜变量模型。 CoRR公司 abs/1810.06983 ( 2018 ) 2016 [j1] 雷沃科尔德 , 卡斯帕·马尔滕斯 , 凯·洛克 , 斯文·劳尔 , 贾克·维洛 :
seqlm:一种基于MDL的方法,用于识别高密度甲基化阵列数据中的差异甲基化区域。 生物信息。 32 ( 17 ) : 2604-2610 ( 2016 )
合著者索引
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