曼尼什·萨哈尼
人员信息
优化列表
2020年–今天
2023 [第51条] 威廉·沃克 , 雨果·苏拉特 , 俞昌民 , 曼尼什·萨哈尼 :
基于识别参数化概率模型的无监督表示学习。 AISTATS公司 2023 : 4209-4230 [公元50年] 特德·莫斯科维茨 , Ta-Chu Kao公司 , 曼尼什·萨哈尼 , 马特·M·博特维尼克 :
最小描述长度控制。 ICLR公司 2023 [公元49年] 特德·莫斯科维茨 , 萨莫·赫罗马德卡 , 艾哈迈德·图亚蒂 , 戴安娜·博萨 , 曼尼什·萨哈尼 :
奖励递减的州代表。 NeurIPS公司 2023 [公元48年] 俞昌民 , 尼尔·伯吉斯 , 曼尼什·萨哈尼 , 塞缪尔·杰什曼 :
接替-预处理内部勘探。 NeurIPS公司 2023 [i16] 俞昌民 , 尼尔·伯吉斯 , 曼尼什·萨哈尼 , 萨姆·格什曼 :
接替-预处理内部勘探。 CoRR公司 腹肌/230515277 ( 2023 ) 【i15】 威廉·沃克 , 亚瑟·格雷顿 , 曼尼什·萨哈尼 :
用高维观测值进行潜在子群迁移下的预测。 CoRR公司 abs/2306.13472 ( 2023 ) [第14条] 特德·莫斯科维茨 , 萨莫·赫罗马德卡 , 艾哈迈德·图亚蒂 , 戴安娜·博萨 , 曼尼什·萨哈尼 :
奖励递减的州代表。 CoRR公司 abs/2309.03710 ( 2023 ) 2022 [j15] 松本裕隆(Yutaka Matsuo) , 燕乐存 , 曼尼什·萨哈尼 , Doina Precup公司 , 大卫·西尔弗 , 杉山正树 , 内野英二 , 森本俊(Jun Morimoto) :
深度学习、强化学习和世界模型。 神经网络 152 : 267-275 ( 2022 ) [公元47年] 特德·莫斯科维茨 , 斯宾塞·R·威尔逊 , 曼尼什·萨哈尼 :
强化学习的第一占用表示法。 ICLR公司 2022 [公元46年] 梅赫达德·萨尔马西 , 曼尼什·萨哈尼 :
学习感知不确定性的神经代码。 ISIT公司 2022 : 2463-2468 [公元45年] 俞昌民 , 雨果·苏拉特 , 尼尔·伯吉斯 , 曼尼什·萨哈尼 :
生成模型的结构化识别与解释。 NeurIPS公司 2022 [i13] 特德·莫斯科维茨 , Ta-Chu Kao公司 , 曼尼什·萨哈尼 , 马修·博特维尼克 :
最小描述长度控制。 CoRR公司 abs/2207.08258 ( 2022 ) [i12] 余昌民 , 雨果·苏拉特 , 尼尔·伯吉斯 , 曼尼什·萨哈尼 :
结构化生成模型中的摊销推理与解释。 CoRR公司 abs/2209.05212 ( 2022 ) [i11] 威廉·沃克 , 雨果·苏拉特 , 余昌民 , 曼尼什·萨哈尼 :
具有识别参数化概率模型的无监督表征学习。 CoRR公司 abs/2209.05661 ( 2022 ) 2021 [公元44年] 雨果·苏拉特 , Sepiedeh Keshavarzi公司 , 特洛伊·马格里 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经种群尖峰活动的概率张量分解。 NeurIPS公司 2021 : 15969-15980 [i10] 特德·莫斯科维茨 , 斯宾塞·R·威尔逊 , 曼尼什·萨哈尼 :
强化学习的第一占用表示法。 CoRR公司 腹肌/2109.13863 ( 2021 ) [第九章] 格雷斯·林赛 , 乔什·梅雷尔 , Tom Mrsic-Flogel公司 , 曼尼什·萨哈尼 :
行为学视觉输入的不同表征来自有监督、无监督和强化学习。 CoRR公司 abs/2112.02027 ( 2021 ) 2020 [公元43年] 李克文亮 , 西奥多·莫斯科维茨 , 神奈川喜事郎 , 曼尼什·萨哈尼 :
Wake-Sleep摊销学习。 ICML公司 2020 : 10236-10247 [公元42年] 李·邓克 , 劳拉·德里斯科尔 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 , 大卫·苏西洛 :
通过任务计算组织循环网络动态,以实现持续学习。 NeurIPS公司 2020 [公元41年] 弗吉尼亚·拉特 , 阿尔贝托·贝纳奇亚 , 曼尼什·萨哈尼 , 纪尧姆·亨尼金(Guillaume Hennequin) :
识别神经数据中潜在动力学结构的不可逆高斯过程。 NeurIPS公司 2020 [i8] 李凯文文亮 , 西奥多·莫斯科维茨 , 神奈川喜事郎 , 曼尼什·萨哈尼 :
Wake-Sleep摊销学习。 CoRR公司 abs/2002.09737 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元40年] 李·邓克 , 格戈·博纳 , 朱利安·布萨德 , 曼尼什·萨哈尼 :
学习潜在随机动力系统的可解释连续时间模型。 ICML公司 2019 : 1726-1734 [公元39年] 拉赫尔·辛哈 , 曼尼什·萨哈尼 , 亚瑟·格雷顿 :
核心工具变量回归。 NeurIPS公司 2019 : 4595-4607 [公元38年] 李凯文文亮 , 曼尼什·萨哈尼 :
动态环境中在线识别和发布的神经似是而非的模型。 NeurIPS公司 2019 : 9641-9652 [公元37年] Eszter Vértes公司 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经似是而非的模型在部分可观察的环境中学习后继表示。 NeurIPS公司 2019 : 13692-13702 [i7] 李·邓克 , 格戈·博纳 , 朱利安·布萨德 , 曼尼什·萨哈尼 :
学习潜在随机动力系统的可解释连续时间模型。 CoRR公司 abs/1902.04420 ( 2019 ) [i6] 拉赫尔·辛哈 , 曼尼什·萨哈尼 , 亚瑟·格雷顿 :
核心工具变量回归。 CoRR公司 abs/1906.00232 ( 2019 ) [i5] Eszter Vértes公司 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经似是而非的模型在部分可观察的环境中学习后继表示。 CoRR公司 abs/1906.09480 ( 2019 ) 2018 [公元36年] Eszter Vértes公司 , 曼尼什·萨哈尼 :
深度生成模型的灵活而准确的推理和学习。 NeurIPS公司 2018 : 4170-4179 [公元35年] 李·邓克 , 曼尼什·萨哈尼 :
种群尖峰序列中的时间对齐和潜在高斯过程因子推断。 NeurIPS公司 2018 : 10466-10476 [i4] Eszter Vértes公司 , 曼尼什·萨哈尼 :
深度生成模型的灵活而准确的推理和学习。 CoRR公司 abs/1805.11051 ( 2018 ) [i3] 格戈·博纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
经验不动点分歧分析。 CoRR公司 abs/1807.01486 ( 2018 ) 2017 [公元34年] 伊泰·利德 , 文森特·亚当 , 曼尼什·萨哈尼 , 梅拉夫·阿希萨 :
建模将上下文融入感知的动态:在好读者和差读者中。 CogSci公司 2017 [i2] 劳拉·道格拉斯 , 伊利扬·扎罗夫 , 康斯坦蒂诺斯·古古利亚斯 , 克里斯·卢卡斯 , 克里斯哈特 , 亚当·贝克 , 曼尼什·萨哈尼 , 尤拉·佩罗夫 , 索拉巴·乔赫里 :
生成模型中摊销推理的通用边际化器。 CoRR公司 abs/1711.00695 ( 2017 ) 2016 [公元33年] 文森特·亚当 , 詹姆斯·亨斯曼 , 曼尼什·萨哈尼 :
基于非共轭高斯过程推理的可缩放变换加性信号分解。 MLSP公司 2016 : 1-6 [公元32年] 格戈·博纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
卷积高阶匹配追踪。 MLSP公司 2016 : 1-6 [公元31年] 曼尼什·萨哈尼 , 格戈·博纳 , 阿恩·梅耶 :
连续时间点过程回归模型的得分匹配估计量。 MLSP公司 2016 : 1-5 2015 [公元14年] 罗斯·S·威廉姆森 , 曼尼什·萨哈尼 , 乔纳森·W·皮洛 :
信息论和基于似然的神经降维方法的等价性。 公共科学图书馆计算。 生物。 11 ( 4 ) ( 2015 ) [公元30年] Mijung公园 , Wittawat Jitkrittum公司 , 艾哈迈德·卡马尔 , 佐尔坦·萨博 , 拉尔斯·布兴 , 曼尼什·萨哈尼 :
贝叶斯流形学习:局部线性潜在变量模型(LL-LVM)。 NIPS公司 2015 : 154-162 2014 [j13] 马克·亨尼吉斯 , 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 , 朱利安·艾格特 , 约格·吕克 :
有效的闭塞成分分析。 J.马赫。 学习。 物件。 15 ( 1 ) : 2689-2722 ( 2014 ) [公元12年] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
时间-频率分析作为概率推断。 IEEE传输。 信号处理。 62 ( 23 ) : 6171-6183 ( 2014 ) 2013 [公元11年] 玛尔塔·加里多 , 曼尼什·萨哈尼 , 雷蒙德·多兰 :
异常反应反映了对人脑统计结构的敏感性。 公共科学图书馆计算。 生物。 9 ( 三 ) ( 2013 ) [公元29年] 马吕斯·帕奇塔里奥 , 亚当·帕克 , 诺亚·佩蒂特 , 亨利·达尔格利什 , 迈克尔·哈瑟 , 曼尼什·萨哈尼 :
利用卷积稀疏块编码从生物图像中提取感兴趣的区域。 NIPS公司 2013 : 1745-1753 [公元28年] 马吕斯·帕奇塔里奥 , 比尔亚娜·彼得雷斯卡 , 曼尼什·萨哈尼 :
同时记录的神经种群的递归线性模型。 NIPS公司 2013 : 3138-3146 [i1] 马吕斯·帕奇塔里奥 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经语言模型的正则化和非线性:什么时候需要它们? CoRR公司 abs/1301.5650 ( 2013 ) 2012 [公元27年] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
使用概率推理将信号分解为振幅和频率调制正弦的和。 ICASSP公司 2012 : 2173-2176 [公元26年] 高萨姆·J·迈索尔 , 曼尼什·萨哈尼 :
有效分离音频源的非负因子隐马尔可夫模型中的变分推理。 ICML公司 2012 [公元25年] 马吕斯·帕奇塔里奥 , 曼尼什·萨哈尼 :
在递归神经网络中学习视觉运动。 NIPS公司 2012 : 1331-1339 [公元24年] 拉尔斯·布兴 , 雅各布·H·麦克 , 曼尼什·萨哈尼 :
从广义线性观测中学习线性动力学的谱,并应用于神经种群数据。 NIPS公司 2012 : 1691-1699 2011 [公元10年] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
作为概率推断的解调。 IEEE ACM传输。 音频语音语言处理。 19 ( 8 ) : 2398-2411 ( 2011 ) 【c23】 比尔贾娜·佩特雷斯卡 , 拜伦·M·余 , 约翰·坎宁安 , 戈帕尔·桑塔纳姆 , 斯蒂芬·I·刘 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
从群体神经数据中动态分割单个试验。 NIPS公司 2011 : 756-764 [公元22年] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
概率振幅和频率解调。 NIPS公司 2011 : 981-989 【c21】 雅各布·H·麦克 , 拉尔斯·布兴 , 约翰·坎宁安 , 拜伦·M·余 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经群体峰值的经验模型。 NIPS公司 2011 : 1350-1358 2010 [公元20年] 理查德·E·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
单波段和多波段概率幅度解调的统计推断。 ICASSP公司 2010 : 5466-5469
2000 – 2009
2009 [公元9年] 彼得罗·伯克斯 , 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
视频的结构化模型再现了初级视觉皮层组织。 公共科学图书馆计算。 生物。 5 ( 9 ) ( 2009 ) [第19条] 约格·吕克 , 理查德·E·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 , 马克·亨尼吉斯 :
闭塞部件分析。 NIPS公司 2009 : 1069-1077 2008 [j8] 约格·吕克 , 曼尼什·萨哈尼 :
非线性成分提取的最大原因。 J.马赫。 学习。 物件。 9 : 1227-1267 ( 2008 ) [第18条] 戈帕尔·桑塔纳姆 , 拜伦·M·余 , 维卡什·吉尔亚 , 斯蒂芬·I·刘 , Afsheen Afshar公司 , 曼尼什·萨哈尼 , 克里希纳·V·谢诺伊 :
用于高性能神经假体的因子分析解码器。 ICASSP公司 2008 : 5208-5211 [第17条] 约翰·坎宁安 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
点过程强度估计的快速高斯过程方法。 ICML公司 2008 : 192-199 [第16条] 拜伦·M·余 , 约翰·坎宁安 , 戈帕尔·桑塔纳姆 , 斯蒂芬·I·刘 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
神经群体活动的低维单次试验分析的高斯过程因子分析。 NIPS公司 2008 : 1881-1888 2007 [j7] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
慢特征分析的最大似然解释。 神经计算。 19 ( 4 ) : 1022-1038 ( 2007 ) [第15条] 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
概率幅度解调。 ICA公司 2007 : 544-551 [第14条] 约格·吕克 , 曼尼什·萨哈尼 :
用于非线性分量提取的广义Softmax网络。 ICANN(1) 2007 : 657-667 [第13条] 西蒙·普林斯 , 贾尼娅·阿加贾尼安 , 奥马尔·穆罕默德 , 曼尼什·萨哈尼 :
潜在身份变量:无显式身份估计的生物特征匹配。 国际商业银行 2007 : 424-434 [第12条] 拜伦·M·余 , 约翰·坎宁安 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
运动的神经解码:从线性到非线性轨迹模型。 图标(1) 2007 : 586-595 [第11条] 米沙·B·阿伦斯 , 曼尼什·萨哈尼 :
从随机神经过程推断经过时间。 NIPS公司 2007 : 1-8 [第10条] 彼得罗·伯克斯 , 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
图像模型中的稀疏性和过度完整性。 NIPS公司 2007 : 89-96 【c9】 约翰·坎宁安 , 拜伦·M·余 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
使用高斯过程从尖峰序列推断神经放电率。 NIPS公司 2007 : 329-336 【c8】 理查德·特纳 , 曼尼什·萨哈尼 :
用调制级联过程建模自然声音。 NIPS公司 2007 : 1545-1552 2005 [j6] Kensuke Sekihara公司 , 曼尼什·萨哈尼 , Srikatan S.Nagarajan公司 :
MEG源重建中自适应和非自适应空间滤波器的定位偏差和空间分辨率。 神经影像 25 ( 4 ) : 1056-1067 ( 2005 ) [j5] Kensuke Sekihara公司 , 曼尼什·萨哈尼 , Srikatan S.Nagarajan公司 :
一种简单的MEG空间滤波源重建图像的非参数统计阈值。 神经影像 27 ( 2 ) : 368-376 ( 2005 ) 【c7】 拜伦·M·余 , Afsheen Afshar公司 , 戈帕尔·桑塔纳姆 , 斯蒂芬·I·刘 , 克里希纳·V·谢诺伊 , 曼尼什·萨哈尼 :
提取嵌入神经活动的动态结构。 NIPS公司 2005 : 1545-1552 2003 【j4】 曼尼什·萨哈尼 , 彼得·达扬 :
双重分布人口代码:不确定性和多重性的同时表示。 神经计算。 15 ( 10 ) : 2255-2279 ( 2003 ) 【c6】 曼尼什·萨哈尼 , Srikatan S.Nagarajan公司 :
重建具有未知相关性的MEG源。 NIPS公司 2003 : 693-700 【c5】 曼尼什·萨哈尼 :
强化型表征学习的生物合理性算法。 NIPS公司 2003 : 1287-1294 2002 【c4】 曼尼什·萨哈尼 , 詹妮弗·林登 :
听觉皮层反应有多线性?。 NIPS公司 2002 : 109-116 【c3】 彼得·达扬 , 曼尼什·萨哈尼 , 格雷戈尔·德巴克(Gregoire Deback) :
适应和无监督学习。 NIPS公司 2002 : 221-228 【c2】 曼尼什·萨哈尼 , 詹妮弗·林登 :
估计刺激响应函数的证据优化技术。 NIPS公司 2002 : 301-308 2000 [j3] 约翰·佩扎利斯 , 曼尼什·萨哈尼 , 理查德·安徒生 :
在记忆扫视任务中,猕猴顶叶皮层的突触序列一致性。 神经计算 32-33 : 953-960 ( 2000 )
1990 – 1999
1999 [注2] 约翰·佩扎利斯 , 曼尼什·萨哈尼 , 理查德·安徒生 :
顶叶皮层中自动和交叉协变量的响应锁定变化。 神经计算 26-27 : 471-476 ( 1999 ) [j1] 迈克尔·威尔 , 约翰·佩扎利斯 , 曼尼什·萨哈尼 :
同时配对细胞内和四极管记录,用于评估尖峰排序算法的性能。 神经计算 26-27 : 1061-1068 ( 1999 ) 1997 【c1】 曼尼什·萨哈尼 , 约翰·佩扎利斯 , 理查德·安徒生 :
四极管记录中相邻细胞信号的分离。 NIPS公司 1997 : 222-228