德里克·C·罗斯
人员信息
其他同名人员
优化列表
2020年–今天
2024 [j3] 阿米尔库什亚尔·齐亚巴里 , 德里克·C·罗斯 , 阿巴斯·希里尼法德 , 大卫·J·索莱基 :
YOLO2U-Net:检测引导的显微镜三维实例分割。 模式识别。 莱特。 181 : 37-42 ( 2024 ) 2023 [i5] 艾米丽·赫伦 , 德里克·C·罗斯 , 杨苏棣 :
ICDARTS:提高循环DARTS的稳定性和性能。 CoRR公司 腹肌/230900664 ( 2023 ) 2022 [公元20年] 艾米丽·赫伦 , 史蒂芬·R·杨 , 德里克·C·罗斯 :
ICDARTS:提高循环DARTS的稳定性。 ICMLA公司 2022 : 1055-1062 [i4] 阿米尔库什亚尔·齐亚巴里 , 德里克·C·罗斯 , 阿巴斯·希里尼法德 , 大卫·J·索莱基 :
YOLO2U-Net:检测引导的显微镜三维实例分割。 CoRR公司 abs/2207.06215 ( 2022 ) 2021 [第19条] 玛丽亚姆·帕萨 , 凯瑟琳·舒曼 , 尼丁·拉蒂 , 阿米尔库什亚尔·齐亚巴里 , 德里克·C·罗斯 , J.帕克·米切尔 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 比尔·凯 , 史蒂芬·R·杨 , 考希克·罗伊 :
利用贝叶斯超参数Pareto优化方法进行精确和加速的神经网络设计。 图标 2021 : 14:1-14:8 2020 [第18条] 凯瑟琳·舒曼 , 史蒂芬·R·杨 , J.帕克·米切尔 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 德里克·C·罗斯 , 布莱恩·马尔多纳多 , 布莱恩·考尔 :
低尺寸、重量和功率的神经形态计算,以提高内燃机效率。 IGSC(研讨会) 2020 : 1-8 [第17条] 玛丽亚姆·帕萨 , 凯瑟琳·舒曼 , Prasanna日期 , 德里克·C·罗斯 , 比尔·凯 , J.帕克·米切尔 , 史蒂芬·R·杨 , 瑞安·德拉纳 , 威廉·塞韦拉 , 托马斯·E·波托克 , 考希克·罗伊 :
用于神经形态部署的二进制通信网络超参数优化。 国际JCNN 2020 : 1-9 [i3] 玛丽亚姆·帕萨 , 凯瑟琳·舒曼 , Prasanna日期 , 德里克·C·罗斯 , 比尔·凯 , J.帕克·米切尔 , 史蒂芬·R·杨 , 瑞安·德拉纳 , 威廉·塞韦拉 , 托马斯·波托克 , 考希克·罗伊 :
用于神经形态部署的二进制通信网络超参数优化。 CoRR公司 abs/2005.04171 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第16条] 阿米尔库什亚尔·齐亚巴里 , 德里克·C·罗斯 , 马修·埃霍尔茨(Matthew R.Eicholtz) , 大卫·J·索莱基 , 阿巴斯·希里尼法德 :
一种基于2.5维Yolo的细胞三维定位融合算法。 ACSSC公司 2019 : 2185-2190 [第15条] 罗伯特·巴顿 , 沙希拉·阿布萨姆拉 , 迪米特里斯·萨马拉斯 , 乔尔·萨尔茨 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 史蒂芬·R·杨 , 凯瑟琳·舒曼 , 托马斯·波托克 , 德里克·C·罗斯 , Seung-Hwan Lim先生 , 蔡俊勋(Junghoon Chae) , 勒侯 :
Exascale深度学习加速癌症研究。 IEEE大数据 2019 : 1488-1496 [第14条] 史蒂芬·R·杨 , 普拉瓦利卡·德维尼尼 , 玛丽亚姆·帕萨 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 比尔·凯 , 罗伯特·巴顿 , 凯瑟琳·舒曼 , 德里克·C·罗斯 , 托马斯·波托克 :
进化节能卷积神经网络。 IEEE大数据 2019 : 4479-4485 [第13条] 蔡俊勋(Junghoon Chae) , 凯瑟琳·舒曼 , 史蒂芬·R·杨 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 德里克·C·罗斯 , 罗伯特·巴顿 , 托马斯·波托克 :
用于深度学习的进化神经网络可视化系统。 IEEE大数据 2019 : 4498-4502 [第12条] 阿米尔库什亚尔·齐亚巴里 , 阿巴斯·希里尼法德 , 马修·埃霍尔茨(Matthew R.Eicholtz) , 大卫·J·索莱基 , 德里克·C·罗斯 :
一种用于生物图像联合检测和分割的双层卷积神经网络。 全球SIP 2019 : 1-5 [i2] 罗伯特·巴顿 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 史蒂芬·R·杨 , 凯瑟琳·舒曼 , 托马斯·波托克 , 德里克·C·罗斯 , Seung-Hwan Lim先生 , 蔡俊勋(Junghoon Chae) , 勒侯 , 沙希拉·阿布萨姆拉 , 迪米特里斯·萨马拉斯 , 乔尔·萨尔茨 :
Exascale深度学习加速癌症研究。 CoRR公司 abs/1909.12291 ( 2019 ) 2018 [第11条] 罗伯特·巴顿 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 史蒂芬·R·杨 , 凯瑟琳·舒曼 , 唐·D·马奇 , 托马斯·波托克 , 德里克·C·罗斯 , Seung-Hwan Lim先生 , 托马斯·卡诺夫斯基 , 马克西姆·齐亚丁诺夫 , 谢尔盖·V·加里宁 :
167-为电子显微镜提供深度学习:从学习物理到原子操作。 联合国安全理事会 2018 : 50:1-50:11 2017 [第10条] 尼莎·斯里尼瓦斯 , 哈琳·阿特瓦尔 , 德里克·C·罗斯 , 加亚特里·马哈林根 , 卡尔·里卡内克 , 大卫·S·博尔姆 :
使用卷积神经网络对东亚人脸数据集进行年龄、性别和细粒度种族预测。 FG公司 2017 : 953-960 【c9】 大卫·S·博尔姆 , 阿拉文德·米基利内尼 , 德里克·C·罗斯 , Srikanth B.瑜伽 , 莫森·朱迪 , 杰里米·霍勒曼 :
深度建模:在数据驱动框架中使用基于理论的模型进行电路表征。 国际会计准则委员会 2017 : 1-4 【c8】 亚历山大·克利比什 , 德里克·C·罗斯 , 马修·埃霍尔茨 , 杰·布伦登 , 斯坦尼斯拉夫·扎卡伦科 :
使用完全卷积网络快速、简单的钙图像分割。 DLMIA公司/ 毫升-立方厘米@MICCAI 2017 : 285-293 【c7】 史蒂芬·R·杨 , 德里克·C·罗斯 , J.特拉维斯·约翰斯顿 , 威廉·海勒 , 托马斯·卡诺夫斯基 , 托马斯·波托克 , 罗伯特·巴顿 , 加布里埃尔·N·珀杜 , 乔纳森·米勒 :
使用HPC发展深层网络。 南卡罗来纳州MLHPC 2017 : 7:1-7:7 [i1] 亚历山大·克利比什 , 德里克·C·罗斯 , 马修·埃霍尔茨 , 杰·布伦登 , 斯坦尼斯拉夫·扎哈伦科 :
使用完全卷积网络快速、简单的钙图像分割。 CoRR公司 abs/1707.06314 ( 2017 ) 2015 【c6】 史蒂芬·R·杨 , 德里克·C·罗斯 , 托马斯·卡诺夫斯基 , Seung-Hwan Lim先生 , 罗伯特·巴顿 :
通过进化算法优化深度学习超参数。 南卡罗来纳州MLHPC 2015 : 4:1-4:5 2013 【c5】 德里克·C·罗斯 , 伊塔玛·艾尔 :
用于可视化流水线特征提取模型中的池化的梯度驱动学习。 ICLR(车间海报) 2013 2012 【c4】 德里克·C·罗斯 , 伊塔玛·艾尔 :
流水线图像识别的顺序方法。 ICMLA(2) 2012 : 30-35 2010 [注2] 伊塔玛·艾尔 , 德里克·C·罗斯 , 托马斯·卡诺夫斯基 :
深度机器学习-人工智能研究的新前沿[研究前沿]。 IEEE计算。 智力。 美格。 5 ( 4 ) : 13-18 ( 2010 ) [j1] 布拉德·马修斯 , 伊塔玛·艾尔 , 德里克·C·罗斯 , B.布林格 :
并行共享内存交换机中的多播和服务质量提供。 IET通信。 4 ( 14 ) : 1665-1676 ( 2010 ) 【c3】 托马斯·卡诺夫斯基 , 伊塔玛·艾尔 , 德里克·C·罗斯 :
深度时空特征学习及其在图像分类中的应用。 ICMLA公司 2010 : 883-888 【c2】 史蒂文·R·杨 , 伊塔玛·艾尔 , 托马斯·卡诺夫斯基 , 德里克·C·罗斯 :
一种快速稳定的增量聚类算法。 ITNG公司 2010 : 204-209
2000 – 2009
2009 【c1】 伊塔玛·艾尔 , 德里克·C·罗斯 , 罗伯特·库普 :
DeSTIN:一个可扩展的深度学习架构,用于高维稳健模式识别。 AAAI秋季研讨会:生物启发认知架构 2009