Vibhav戈盖特
人员信息
附属: 德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系
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优化列表
2020年–今天
2024 [公元74年] 希夫拉特·阿里亚 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
概率电路中边际MAP的神经网络逼近器。 AAAI公司 2024 : 10918-10926 [公元73年] 希夫拉特·阿里亚 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
学习解决概率图形模型中的约束最可能解释任务。 AISTATS公司 2024 : 2791-2799 [公元72年] 希夫拉特·阿里亚 , 于翔 , Vibhav戈盖特 :
用于多标签分类的深度依赖网络和高级推理方案。 AISTATS公司 2024 : 2818-2826 [公元71年] 本杰明·莱奥 , 希夫拉特·阿里亚 , 阿克谢·维亚斯 , 王继凯 , 罗希斯·佩迪 , 布雷特·本达 , Vibhav戈盖特 , 尼古拉斯·鲁齐 , 于翔 , 埃里克·D·拉根 :
增强现实中人工智能预测任务指导。 虚拟现实研讨会 2024 : 973-974 【i24】 希夫拉特·阿里亚 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
概率电路中边际MAP的神经网络逼近器。 CoRR公司 abs/2402.03621 ( 2024 ) [第23条] 罗希斯·佩迪 , 萨沙姆·辛格 , 索拉布 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
朝向场景图形预测。 CoRR公司 abs/2403.04899 ( 2024 ) [i22] 于翔 , Sai Haneesh Allu岛 , 罗希斯·佩迪 , 泰勒·萨默斯 , Vibhav戈盖特 :
利用点云进行轨迹优化。 CoRR公司 abs/2403.05466 ( 2024 ) 【i21】 希夫拉特·阿里亚 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
学习解决概率图形模型中的约束最可能解释任务。 CoRR公司 abs/2404.11606 ( 2024 ) [i20] 希夫拉特·阿里亚 , 于翔 , Vibhav戈盖特 :
用于多标签分类的深度依赖网络和高级推理方案。 CoRR公司 abs/2404.11667 ( 2024 ) 2023 [公元9年] 奇拉迪普·罗伊 , 马哈桑·努拉尼 , 希夫拉特·阿里亚 , 马赫什·桑巴格 , 塔里玛·拉赫曼 , 埃里克·D·拉根 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
使用深度学习和可追踪概率模型的视频中可解释的活动识别。 ACM事务处理。 互动。 智力。 系统。 13 ( 4 ) : 29:1-29:32 ( 2023 ) [c70] 海良洞 , 詹姆斯·阿马托 , Vibhav戈盖特 , 尼古拉斯·鲁齐 :
连续、连续域的新建模框架。 AISTATS公司 2023 : 11118-11131 [公元69年] 索拉巴·马图尔 , Vibhav戈盖特 , 斯里拉姆·纳塔拉扬 :
割集网络的知识密集型学习。 阿拉伯联合酋长国 2023 : 1380-1389 [i19] 希夫拉特·阿里亚 , 余翔 , Vibhav戈盖特 :
多标签分类的深度依赖网络。 CoRR公司 abs/2302.00633 ( 2023 ) [i18] 罗希斯·佩迪 , 希夫拉特·阿里亚 , 巴拉斯·查拉 , 利希塔·帕拉波图拉 , 阿克谢·维亚斯 , 王继凯 , 张奇凡 , Vasundhara Komaragiri公司 , 埃里克·D·拉根 , 尼古拉斯·鲁齐 , 于翔 , Vibhav戈盖特 :
CaptainCook4D:用于理解程序活动中的错误的数据集。 CoRR公司 abs/2312.14556 ( 2023 ) 2022 [j8] 马哈桑·努拉尼 , 奇拉迪普·罗伊 , 唐纳德·霍尼卡特 , 埃里克·D·拉根 , Vibhav戈盖特 :
DETOXER:一个可视化调试工具,具有时间多标签分类的多范围解释。 IEEE计算机图形和应用 42 ( 6 ) : 37-46 ( 2022 ) [j7] 马哈桑·努拉尼 , 奇拉迪普·罗伊 , 杰里米·布洛克 , 唐纳德·霍尼卡特 , 塔里玛·拉赫曼 , 埃里克·D·拉根 , Vibhav戈盖特 :
用户背景和印象的重要性:从交互式人工智能应用中吸取的教训。 ACM事务处理。 互动。 智力。 系统。 12 ( 4 ) : 28:1-28:29 ( 2022 ) [公元68年] 海良洞 , 奇拉迪普·罗伊 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 , 尼古拉斯·鲁齐 :
使用神经网络的条件牵引密度估计。 AISTATS公司 2022 : 6933-6946 [公元67年] Vibhav戈盖特 :
加权模型计数的基于分离的不经意边界。 ISAIM公司 2022 [公元66年] 沙沙金 , Vasundhara Komaragiri公司 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
从不一致局部估计学习可牵引概率模型。 NeurIPS公司 2022 [公元65年] 罗希斯·佩迪 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
可处理概率模型的稳健学习。 阿拉伯联合酋长国 2022 : 1572-1581 2021 [公元64年] 奇拉迪普·罗伊 , 塔里玛·拉赫曼 , 海良洞 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
动态割集网络。 AISTATS公司 2021 : 3106-3114 [公元63年] 马哈桑·努拉尼 , 奇拉迪普·罗伊 , 杰里米·布洛克 , 唐纳德·霍尼卡特 , 塔里玛·拉赫曼 , 埃里克·D·拉根 , Vibhav戈盖特 :
锚定偏见影响可解释人工智能系统中的心理模型形成和用户信任。 国际单位 2021 : 340-350 [公元62年] 塔里玛·拉赫曼 , 萨拉·鲁哈尼 , Vibhav戈盖特 :
约束最可能解释任务的新上限。 NeurIPS公司 2021 : 9613-9624 2020 [第61条] 马哈桑·努拉尼 , 唐纳德·霍尼卡特 , 杰里米·布洛克 , 奇拉迪普·罗伊 , 塔里玛·拉赫曼 , 埃里克·D·拉根 , Vibhav戈盖特 :
通过交互式视频分析调查第一印象和可解释人工智能的重要性。 CHI扩展摘要 2020 : 1-8 [公元60年] 萨拉·鲁哈尼 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
图形模型中约束优化的一种新方法。 NeurIPS公司 2020 [电子1] 瑞安·P·亚当斯 , Vibhav戈盖特 :
《第三十六届人工智能不确定性会议论文集》,UAI 2020,虚拟在线,2020年8月3-6日。 机器学习研究进展 124, AUAI出版社 2020 [目录] [i17] 马哈桑·努拉尼 , 奇拉迪普·罗伊 , 塔里玛·拉赫曼 , 埃里克·D·拉根 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
没有验证准确性就不要解释:用视频活动识别评估可解释的人工智能。 CoRR公司 abs/2005.02335 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元59年] 快乐米塔尔 , 阿尤什·巴德瓦吉(Ayush Bhardwaj) , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
域大小感知马尔可夫逻辑网络。 AISTATS公司 2019 : 3216-3224 [公元58年] 塔里玛·拉赫曼 , 沙沙金 , Vibhav戈盖特 :
看马,没有潜在变量:通过编译实现精确的割集网络。 ICML公司 2019 : 5311-5320 [公元57年] 塔里玛·拉赫曼 , 沙沙金 , Vibhav戈盖特 :
割集贝叶斯网络:学习拉奥-布莱克威尔图形模型的一种新表示。 国际JCAI 2019 : 5751-5757 [公元56年] 奇拉迪普·罗伊 , 马赫什·桑巴格 , 马哈桑·努拉尼 , 塔里玛·拉赫曼 , 萨米娅·卡比尔 , Vibhav戈盖特 , 尼古拉斯·鲁齐 , 埃里克·D·拉根 :
视频中的可解释活动识别。 IUI研讨会 2019 2018 [公元55年] 李周 , Pracheta Sahoo公司 , Somdeb Sarkhel公司 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
自动参数绑定:马尔可夫网络中正则化参数学习的一种新方法。 AAAI公司 2018 : 2860-2867 [公元54年] 萨拉·鲁哈尼 , 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
最近分配问题的算法。 国际JCAI 2018 : 5096-5102 [公元53年] 李周 , 沃尔夫冈·盖特鲍尔 , Vibhav戈盖特 :
加权模型计数的基于分离的不经意边界。 阿拉伯联合酋长国 2018 : 866-875 [第52条] 维沙尔·夏尔马 , 诺曼·艾哈迈德·谢赫 , 快乐米塔尔 , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
提升边际MAP推断。 阿拉伯联合酋长国 2018 : 917-926 [i16] 杨一波 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
使用硬聚类和L1正则化的可伸缩神经网络压缩和修剪。 CoRR公司 abs/1806.05355 ( 2018 ) 【i15】 维沙尔·夏尔马 , 诺曼·艾哈迈德·谢赫 , 快乐米塔尔 , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
提升边际MAP推断。 CoRR公司 abs/1807.00589 ( 2018 ) [第14条] 快乐米塔尔 , 阿尤什·巴德瓦吉(Ayush Bhardwaj) , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
域感知马尔可夫逻辑网络。 CoRR公司 abs/1807.01082 ( 2018 ) 2017 [第51条] Somdeb Sarkhel公司 , Deepak Venugopal公司 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
未测试MLN的有效推断。 国际JCAI 2017 : 4617-4624 [公元50年] 大卫·B·史密斯 , 萨拉·鲁哈尼 , Vibhav戈盖特 :
概率图形模型的顺序统计。 国际JCAI 2017 : 4625-4631 2016 [j6] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
概率定理证明。 Commun公司。 ACM公司 59 ( 7 ) : 107-115 ( 2016 ) [公元49年] Somdeb Sarkhel公司 , Deepak Venugopal公司 , 团安范 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
使用近似计数的马尔可夫逻辑网络的可扩展训练。 AAAI公司 2016 : 1067-1073 [公元48年] 李周 , Somdeb Sarkhel公司 , 尼古拉斯·鲁齐 , Vibhav戈盖特 :
论量化的参数联结。 AAAI公司 2016 : 3241-3247 [公元47年] 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
学习割集网络的集成。 AAAI公司 2016 : 3301-3307 [公元46年] Jing Lu公司 , Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 , 翁清海 :
事件引用解析的联合推断。 冷却 2016 : 3264-3275 [公元45年] 罗德里戈·德萨尔沃布拉兹 , Ciaran O'Reilly公司 , Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
概率推理模理论。 国际JCAI 2016 : 3591-3599 [公元44年] 塔里玛·拉赫曼 , Vibhav戈盖特 :
和积网络的合并策略:从树到图。 阿拉伯联合酋长国 2016 [i13] 罗德里戈·德·萨尔沃(Rodrigo de Salvo Braz) , Ciaran O'Reilly公司 , Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
概率推理模理论。 CoRR公司 abs/1605.08367 ( 2016 ) [i12] 大卫·B·史密斯 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
提升基于区域的信仰传播。 CoRR公司 abs/1606.09637 ( 2016 ) 2015 [公元43年] Deepak Venugopal公司 , Somdeb Sarkhel公司 , Vibhav戈盖特 :
只计算满意的基础:MLN中的可扩展局部搜索和基于采样的推断。 AAAI公司 2015 : 3606-3612 [公元42年] 大卫·B·史密斯 , Vibhav戈盖特 :
限制基于搜索的提升推断的成本。 NIPS公司 2015 : 946-954 [公元41年] Somdeb Sarkhel公司 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
通过分区快速提升MAP推断。 NIPS公司 2015 : 3240-3248 [公元40年] 快乐米塔尔 , 阿努杰·马哈扬 , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
提升了带约束的推理规则。 NIPS公司 2015 : 3519-3527 2014 [公元39年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
马尔可夫逻辑中基于证据的可扩展推理聚类。 新加坡国际机场@AAAI 2014 [公元38年] Somdeb Sarkhel公司 , Deepak Venugopal公司 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
Markov逻辑网络的提升MAP推理。 AISTATS公司 2014 : 859-867 [公元37年] 大卫·B·史密斯 , Vibhav戈盖特 :
决定论存在下的松散信仰传播。 AISTATS公司 2014 : 895-903 [公元36年] Deepak Venugopal公司 , 陈晨 , Vibhav戈盖特 , 翁清海 :
缓解计算瓶颈:利用高维特征进行事件提取的联合推断。 EMNLP公司 2014 : 831-843 [公元35年] 快乐米塔尔 , 普拉松·戈亚尔 , Vibhav戈盖特 , 帕拉格·辛拉 :
独立领域提升MAP推断的新规则。 NIPS公司 2014 : 649-657 [公元34年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
马尔可夫逻辑网络的放大重要性抽样。 NIPS公司 2014 : 2978-2986 [公元33年] Somdeb Sarkhel公司 , Deepak Venugopal公司 , 帕拉格·辛拉 , Vibhav戈盖特 :
基于整数多项式规划的提升MAP推理框架。 钳口 2014 : 3302-3310 [公元32年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
马尔可夫逻辑中基于证据的可扩展推理聚类。 ECML/PKDD(3) 2014 : 258-273 [公元31年] 塔里玛·拉赫曼 , Prasanna V.Kothalkar公司 , Vibhav戈盖特 :
割集网络:一种提高Chow-Liu树准确性的简单、可追踪和可扩展方法。 ECML/PKDD(2) 2014 : 630-645 [i11] 罗伯特·马泰斯库 , 卡列夫·卡斯克 , Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
连接图传播算法。 CoRR公司 abs/1401.3489 ( 2014 ) 2013 [j5] 维卡斯·阿格拉瓦尔 , 克里斯托弗·阿奇博尔德 , 梅胡尔·巴特 , 鸿步(Hung Bui) , 戴安·库克 , 胡安·科尔特斯 , 克里斯托弗·盖布 , Vibhav戈盖特 , 汉斯·盖斯根 , 迪特马尔·贾纳赫 , 迈克尔·约翰逊 , 克里斯蒂安·科斯廷 , 乔治·迪米特里·科尼达利斯 , 拉尔斯·科特霍夫 , 马丁·米哈洛夫斯基 , 斯里拉姆·纳塔拉扬 , 巴里·奥沙利文 , 马克·皮克特 , 维德兰·波多布尼克 , 大卫·普尔 , 洛肯德拉·沙斯特里 , 阿玛尔达·谢胡 , 吉塔·苏克坦卡尔 :
AAAI-13会议研讨会。 人工智能杂志。 34 ( 4 ) : 9- ( 2013 ) [公元30年] Vibhav戈盖特 :
组织者。 新加坡国际机场@AAAI 2013 [公元29年] Vibhav戈盖特 , 克里斯蒂安·科斯廷 , 斯里拉姆·纳塔拉扬 , 大卫·普尔 :
前言。 新加坡国际机场@AAAI 2013 [公元28年] Somdeb Sarkhel公司 , Vibhav戈盖特 :
用于MAP推理的基于提升WALKSAT的局部搜索算法。 新加坡国际机场@AAAI 2013 [公元27年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
GiSS:结合吉布斯采样和样本搜索,在混合概率和确定性图形模型中进行推理。 AAAI公司 2013 : 897-904 [公元26年] 大卫·B·史密斯 , Vibhav戈盖特 :
包含排除规则及其在连接树算法中的应用。 国际JCAI 2013 : 2568-2575 [公元25年] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
结构化消息传递。 阿拉伯联合酋长国 2013 [公元24年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
吉布斯采样的动态阻塞和折叠。 阿拉伯联合酋长国 2013 [i10] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
结构化消息传递。 CoRR公司 abs/1309.6832 ( 2013 ) [第九章] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
吉布斯采样的动态阻塞和折叠。 CoRR公司 abs/1309.6870 ( 2013 ) 2012 【j4】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
在图形模型的AND/OR搜索空间上基于重要性采样的估计。 Artif公司。 因特尔。 184-185 : 38-77 ( 2012 ) [c23] Vibhav戈盖特 , Abhay Kumar Jha , Deepak Venugopal公司 :
提升重要性抽样的进展。 AAAI公司 2012 : 1910-1916 [公元22年] Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
关于提升吉布斯采样算法。 NIPS公司 2012 : 1664-1672 【c21】 Deepak Venugopal公司 , Vibhav戈盖特 :
关于提升吉布斯采样算法。 阿联酋StarAI 2012 [i8] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
量化近似。 CoRR公司 abs/1202.3723 ( 2012 ) [i7] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
概率定理证明。 CoRR公司 abs/1202.3724 ( 2012 ) [i6] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
基于公式的概率推断。 CoRR公司 abs/1203.3482 ( 2012 ) [i5] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
和/或重要性抽样。 CoRR公司 abs/1206.3232 ( 2012 ) [i4] Vibhav戈盖特 , 博热纳·比杜克 , 里娜·德希特 :
利用马尔可夫不等式研究证据的下限概率。 CoRR公司 abs/1206.5242 ( 2012 ) [i3] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 , 博热纳·比杜克 , 克雷格·林特 , 詹姆斯·马卡 :
使用混合动态混合网络建模运输路线。 CoRR公司 abs/1207.1384 ( 2012 ) [i2] Vibhav戈盖特 , 里娜·德切特 :
离散约束混合贝叶斯网络的近似推理算法。 CoRR公司 abs/1207.1385 ( 2012 ) [i1] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
树宽的一个完整的任意时间算法。 CoRR公司 abs/1207.4109 ( 2012 ) 2011 [j3] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
SampleSearch:存在决定论的重要性抽样。 Artif公司。 因特尔。 175 ( 2 ) : 694-729 ( 2011 ) [注2] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
计数查询的基于采样的下限。 人工智能 5 ( 2 ) : 171-188 ( 2011 ) [公元20年] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
量化近似。 阿拉伯联合酋长国 2011 : 247-255 [第19条] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
概率定理证明。 阿拉伯联合酋长国 2011 : 256-265 2010 [j1] 罗伯特·马泰斯库 , 卡列夫·卡斯克 , Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
连接图传播算法。 J.阿蒂夫。 智力。 物件。 37 : 279-328 ( 2010 ) [第18条] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
利用提升概率推理中的逻辑结构。 新加坡国际机场@AAAI 2010 [第17条] Vibhav戈盖特 , 威廉·奥斯汀·韦伯 , 佩德罗·多明戈斯 :
学习高效马尔可夫网络。 NIPS公司 2010 : 748-756 [第16条] Abhay Kumar Jha公司 , Vibhav戈盖特 , 亚历山大·梅里奥 , 丹素秋(Dan Suciu) :
从另一方面看提升推断:可牵引特征。 NIPS公司 2010 : 973-981 [第15条] Vibhav戈盖特 , 佩德罗·多明戈斯 :
基于公式的概率推断。 阿拉伯联合酋长国 2010 : 210-219 [第14条] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
关于组合基于图的方差减少方案。 AISTATS公司 2010 : 257-264
2000 – 2009
2008 [第13条] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
溶液取样研究。 AAAI公司 2008 : 271-276 [第12条] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
与/或空间上的近似解采样(和计数)。 人物配对关系 2008 : 534-538 [第11条] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
AND/OR重要性抽样。 阿拉伯联合酋长国 2008 : 212-219 2007 [c10] Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
通过采样无回溯搜索空间进行近似计数。 AAAI公司 2007 : 198-203 【c9】 Vibhav戈盖特 :
确定性概率图形模型中的近似推理。 AAAI公司 2007 : 1927-1928 【c8】 Vibhav戈盖特 , 博热纳·比杜克 , 里娜·德希特 :
利用马尔可夫不等式研究证据的下限概率。 阿拉伯联合酋长国 2007 : 141-148 【c7】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
SampleSearch:搜索一致样本的方案。 AISTATS公司 2007 : 147-154 2006 【c6】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
一种新的随机均匀采样CSP解的算法。 人物配对关系 2006 : 711-715 2005 【c5】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
离散约束混合贝叶斯网络的近似推理算法。 阿拉伯联合酋长国 2005 : 209-216 【c4】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 , 博热纳·比杜克 , 克雷格·林特 , 詹姆斯·马卡 :
使用混合动态混合网络对运输路线进行建模。 阿拉伯联合酋长国 2005 : 217-224 2004 【c3】 卡列夫·卡斯克 , 里娜·德希特 , Vibhav戈盖特 :
约束满足的基于计数的Look-Ahead方案。 人物配对关系 2004 : 317-331 【c2】 卡列夫·卡斯克 , 里娜·德希特 , Vibhav戈盖特 :
约束满足的新Look-Ahead方案。 人工智能与维护 2004 【c1】 Vibhav戈盖特 , 里娜·德希特 :
一个完整的树宽度的任意时间算法。 阿拉伯联合酋长国 2004 : 201-208