杰夫·奥查德
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元40年] P.迈克尔·富龙 , 妮可·桑德拉·雅法·杜蒙特 , 杰夫·奥查德 :
高效贝叶斯优化的递归动态模型 * . 低碳所 2024 : 1-5 2023 [公元39年] 杰夫·奥查德 , 罗素·贾维斯 :
具有尖峰相神经元的超维计算。 图标 2023 : 22:1-22:7 [i6] 杰夫·奥查德 , 罗素·贾维斯 :
具有尖峰相神经元的超维计算。 CoRR公司 abs/2303.00066 ( 2023 ) 2022 [公元38年] 马德琳·巴特利特 , 特伦斯·C·斯图尔特 , 杰夫·奥查德 :
基于生物的神经表示支持快速在线浅强化学习。 CogSci公司 2022 [公元37年] 妮可·桑德拉·雅法·杜蒙特 , 杰夫·奥查德 , 克里斯·埃利亚史密斯 :
连接神经和符号表示的路径集成模型。 CogSci公司 2022 [公元36年] 马洛里·A·斯诺 , 杰夫·奥查德 :
生物Softmax:在现代Hopfield网络中演示。 CogSci公司 2022 [公元35年] 亚当·萨夫隆 , 扎赫拉·谢赫巴哈耶 , 尼克·海伊 , 杰夫·乌节 , 杰西·霍伊 :
内外一致的价值核心:通过重复的政策选择和偏好学习与自我世界建模主动推理代理模拟人格形成。 国际加权平均指数 2022 : 343-354 2021 [i5] 陈兵(Bing Chen) , Mazharul伊斯兰 , 王林(Lin Wang) , Jisuo Gao公司 , 杰夫·奥查德 :
反卷积密度网络:自由形式条件密度估计。 CoRR公司 abs/2105.14367 ( 2021 ) 2020 [公元19年] 罗亚·阿利森·科迪 , 布莱恩·托尔森 , 杰夫·奥查德 :
使用深度自动编码器和水声光谱图检测配水管中的泄漏。 J.计算。 公民。 工程师。 34 ( 2 ) ( 2020 ) [公元18年] 孙伟 , 杰夫·奥查德 :
一种既有鉴别性又有生成性的预测编码网络。 神经计算。 32 ( 10 ) : 1836-1862 ( 2020 ) [公元17年] 王林(Lin Wang) , 郑俊腾 , 杰夫·奥查德 :
进化的广义调节学习:统一神经调节和突触可塑性。 IEEE传输。 认知。 开发系统。 12 ( 4 ) : 797-808 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元16年] 亨利·A·利奥波德 , 杰夫·奥查德 , 约翰·塞勒克 , 瓦苏德万·拉克希米纳拉亚南 :
PixelBNN:通过批量规范化增强PixelCNN,并呈现视网膜血管分割的快速架构。 J.成像 5 ( 2 ) : 26 ( 2019 ) [公元15年] 王林(Lin Wang) , 杰夫·奥查德 :
研究学习神经可塑性网络的演变。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 系统。 49 ( 10 ) : 2131-2143 ( 2019 ) [公元34年] 阿夫塔布·安朱姆 , 孙凤阳 , 王林(Lin Wang) , 杰夫·乌节 :
一种新的基于神经网络的符号回归方法:神经编码表达式编程。 ICANN(2) 2019 : 373-386 [i4] 阿夫塔布·安朱姆 , 孙凤阳 , 王林(Lin Wang) , 杰夫·奥查德 :
使用递归神经网络进行符号回归的遗传程序的新型连续表示。 CoRR公司 abs/1904.03368 ( 2019 ) [i3] 杰夫·乌节 , 孙伟(音译) :
使预测编码网络具有生成性。 CoRR公司 abs/1910.12151 ( 2019 ) 2018 [公元14年] 徐大卫(David Xu) , 安德鲁·克拉普森 , 卡梅隆·塞思 , 杰夫·乌节 :
生物似然神经学习的对称预测估计器。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 29 ( 9 ) : 4140-4151 ( 2018 ) [公元33年] 雷·维亚特诺 , 杰夫·奥查德 :
风格记忆:使分类器网络具有生成性。 ICCI*立方厘米 2018 : 16-21 [i2] 雷·维亚特诺 , 杰夫·奥查德 :
风格记忆:使分类器网络具有生成性。 CoRR公司 abs/1803.01900 ( 2018 ) 2017 [j13] 埃里克·亨斯伯格 , 维克托·雷耶斯·奥索里奥 , 杰夫·奥查德 , 布莱恩·P·特里普 :
基于特征的实时立体视差估计资源分配。 IEEE接入 5 : 11645-11657 ( 2017 ) [公元12年] 王林(Lin Wang) , 杨波(Bo Yang) , 陈月辉 , 张晓倩 , 杰夫·奥查德 :
使用最近邻划分改进神经网络分类器。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 28 ( 10 ) : 2255-2267 ( 2017 ) [公元32年] 吴鹏(音) , 杰夫·奥查德 :
使用柔性神经树进行种子反向传播。 图标(1) 2017 : 109-116 [公元31年] 杰夫·奥查德 , 路易斯·卡斯特里奥 :
使用预测估计器网络对抗对手输入。 图标(2) 2017 : 118-125 [公元30年] 亨利·A·利奥波德 , 杰夫·奥查德 , 约翰·塞勒克 , 瓦苏德万·拉克希米纳拉亚南 :
视网膜血管形态的分割和特征提取。 医学成像:图像处理 2017 : 101330伏 [i1] 亨利·A·利奥波德 , 杰夫·奥查德 , 约翰·塞勒克 , 瓦苏德万·拉克希米纳拉亚南 :
PixelBNN:通过批量规范化和呈现视网膜血管分割的快速架构来增强PixelCNN。 CoRR公司 abs/1712.06742 ( 2017 ) 2016 [公元11年] 王林(Lin Wang) , 杨波(Bo Yang) , 杰夫·奥查德 :
基于动态竞赛拓扑的粒子群优化算法。 申请。 软计算。 48 : 584-596 ( 2016 ) [公元29年] 王林(Lin Wang) , 杨波(Bo Yang) , 杰夫·奥查德 :
通过进化计算发现网格-细胞模型。 欧洲协调委员会 2016 : 4683-4690 [c28] 杰夫·奥查德 , 王林(Lin Wang) :
广义神经学习规则的演变。 国际JCNN 2016 : 4688-4694 [公元27年] 王林(Lin Wang) , 杰夫·奥查德 , 杨波(Bo Yang) , 阿吉斯·亚伯拉罕 :
利用多样性保持竞赛改进基因表达编程及其在网格细胞建模中的应用。 SMC公司 2016 : 424-429 2015 [公元10年] 杰夫·奥查德 :
路径积分的振荡器干涉模型不需要Theta振荡。 神经计算。 27 ( 三 ) : 548-560 ( 2015 ) 2013 [公元9年] 杰夫·奥查德 , 郝阳 , 向吉 :
大脑皮层使用傅立叶变换吗? 前沿计算。 神经科学。 7 : 179 ( 2013 ) [公元26年] 杰夫·奥查德 , 郝阳 , 向吉 :
路径积分和傅里叶变换导航:尖峰神经元模型。 加拿大人工智能 2013 : 138-149 [公元25年] 向吉 , Shrinu Kushagra先生 , 杰夫·奥查德 :
对抗路径整合漂移的感官更新。 加拿大人工智能 2013 : 263-270 2012 [j8] 布莱恩·P·特里普 , 杰夫·奥查德 :
噪声神经元稀疏连接网络中的群体编码。 前沿计算。 神经科学。 6 : 23 ( 2012 ) 2010 [j7] 杰夫·乌节 , 理查德·曼 :
注册多传感器图像集成。 IEEE传输。 图像处理。 19 ( 5 ) : 1236-1247 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [j6] 王燕伟(Yanwei Wang) , 杰夫·奥查德 :
快速离散正交Stockwell变换。 SIAM J.科学。 计算。 31 ( 5 ) : 4000-4012 ( 2009 ) [j5] 亚历山大·王 , 杰夫·奥查德 :
使用局部相位相干表示的鲁棒多模态配准。 J.信号处理。 系统。 54 ( 1-3 ) : 89-100 ( 2009 ) [公元24年] 王燕伟(Yanwei Wang) , 杰夫·奥查德 :
用于图像恢复的离散正交Stockwell变换。 ICIP公司 2009 : 2761-2764 【c23】 杰夫·奥查德 , 劳雷·琼切里 :
集合配准:同时对齐多个传感器图像。 图像处理:算法和系统 2009 : 72450 [公元22年] 王燕伟(Yanwei Wang) , 杰夫·奥查德 :
关于使用Stockwell变换进行图像压缩。 图像处理:算法和系统 2009 : 724504 2008 【j4】 杰夫·奥查德 :
在联合强度散点图中使用浮动回归元进行多模态图像配准。 医学图像分析。 12 ( 4 ) : 385-396 ( 2008 ) [j3] 亚历山大·王 , 杰夫·奥查德 :
一种高效的FFT加速不变性光学激光雷达配准方法。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 46 ( 11 ) : 3917-3925 ( 2008 ) 【c21】 杰夫·奥查德 , 罗伯特·斯塔鲁克 :
使用实时运动跟踪的MRI重建:模拟研究。 ACSCC公司 2008 : 1910-1914 [公元20年] 杰夫·奥查德 , 迈赫兰·易卜拉欣 , 亚历山大·王 :
有效的非局部意味着使用奇异值分解进行去噪。 ICIP公司 2008 : 1732-1735 [第19条] 亚历山大·王 , 杰夫·奥查德 :
基于样本的修复的非局部平均方法。 ICIP公司 2008 : 2600-2603 [第18条] 杰夫·奥查德 , 约翰·T·W·杨 :
走向灵活便携式CT扫描仪。 迈克尔(2) 2008 : 188-195 [第17条] 杰夫·奥查德 , 克雷格·卡普兰 :
裁剪图像马赛克。 净现值 2008 : 79-87 2007 [注2] 杰夫·奥查德 :
具有全局穷尽对齐搜索的高效最小二乘多模式注册。 IEEE传输。 图像处理。 16 ( 10 ) : 2526-2534 ( 2007 ) [c16] 拉胡尔·萨卡尔 , 克里什尼卡·德·阿尔梅达 , 努里恩·赛义德 , 谢莉莎·贾马尔 , 杰夫·奥查德 :
探索体积数据集的直观界面。 SCSS(1) 2007 : 422-427 [c15] 杰夫·奥查德 :
全局最优多模态刚性配准:使用边缘信息的解析解。 ICIP(1) 2007 : 485-488 [第14条] 杰夫·奥查德 , 阿列克谢·拉莫塔 :
柔性Ct扫描仪的自动校正重建。 ISBI公司 2007 : 804-807 2006 [第13条] 亚历山大·王 , 杰夫·乌节 :
有效且稳健的医学图像非刚性最小二乘校正。 IPCV公司 2006 : 67-73 [第12条] 亚历山大·王 , 威廉·D·毕晓普 , 杰夫·奥查德 :
使用准方位图对医学图像进行高效的多模式最小二乘对齐。 IPCV公司 2006 : 74-80 [第11条] 阿列克谢·拉莫塔 , 杰夫·奥查德 :
普通几何CT重建。 IPCV公司 2006 : 95-99 [第10条] 马贾·奥马诺维奇 , 杰夫·奥查德 :
使用最小二乘法进行高效的多模式注册。 IPCV公司 2006 : 230-236 2005 【c9】 杰夫·乌节 :
频域中的高效全局加权最小二乘转换注册。 ICIAR公司 2005 : 116-124 【c8】 杰夫·奥查德 :
使用速度场的图像变形:精确解决方案。 ICIAR公司 2005 : 439-446 2004 【c7】 杰夫·奥查德 , M.斯特拉·阿特金斯 :
在多刺激条件下的fMRI实验中同时求解运动和激活。 ISBI公司 2004 : 1000-1003 【c6】 路易斯·弗雷尔 , 杰夫·奥查德 , 马克·詹金森 , Jean-François Mangin女士 :
减少FMRI注册中与激活相关的偏差。 MIAR公司 2004 : 278-285 2003 [j1] 杰夫·奥查德 , 陈格雷夫 , 基因H.Golub , 布鲁斯·比约恩森 , M.斯特拉·阿特金斯 :
fMRI的同步注册和激活检测。 IEEE传输。 医学成像 22 ( 11 ) : 1427-1435 ( 2003 ) 【c5】 杰夫·奥查德 , M.斯特拉·阿特金斯 :
迭代注册和激活检测以克服fMRI运动估计中的激活偏差。 迈克尔(2) 2003 : 886-893 【c4】 杰弗里·果园 , 陈格雷夫 , 基因H.Golub , 布鲁斯·比约恩森 , M.斯特拉·阿特金斯 :
克服功能磁共振成像中激活引起的注册错误。 医学成像:图像处理 2003 2002 【c3】 M.斯特拉·阿特金斯 , 杰弗里·果园 , 本杰明·劳 , 梅兰妮·托利 :
脑实质部分测量脑萎缩的稳健性。 医学成像:图像处理 2002 【c2】 M.斯特拉·阿特金斯 , 凯文·萧 , 本杰明·劳 , 杰弗里·果园 , 威尔弗雷德·罗森鲍姆 :
T1脑MRI分割技术的难点。 医学成像:图像处理 2002 2001 【c1】 杰夫·奥查德 , 托尔斯滕·莫勒 :
使用3D相邻数据结构加速溅射。 图形界面 2001 : 191-200