克劳斯·格雷夫
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2020年–今天
2023 [公元20年] 梅迪·萨贾迪 , 阿拉文德·马亨德兰 , 托马斯·基普夫 , 艾蒂安锅 , 丹尼尔·达克沃斯 , 马里奥·卢西奇 , 克劳斯·格雷夫 :
RUST:来自未曝光图像的潜在神经场景表示。 CVPR公司 2023 : 17297-17306 [第19条] 普拉迪尤姆娜·雷迪 , 斯科特·怀斯多姆 , 克劳斯·格雷夫 , 约翰·赫尔希 , 托马斯·基普夫 :
音频插槽:一个以插槽为中心的音频分离生成模型。 ICASSP研讨会 2023 : 1-5 [第18条] 吴子怡 , 尼基塔·德沃尼克 , 克劳斯·格雷夫 , 托马斯·基普夫 , 阿尼梅斯·加格 :
SlotFormer:使用以对象为中心的模型进行无监督视觉动力学模拟。 ICLR公司 2023 [第17条] 丹尼·德里斯 , 费霞 , 迈赫迪·S·M·萨贾迪 , 科里·林奇 , Aakanksha Chowdhery公司 , 布莱恩·伊切特 , 阿扎安·瓦希德 , 乔纳森·汤普森 , 全旺 , 天河余 , 黄文龙 , 叶夫根·切博塔 , 皮埃尔·塞尔马内 , 丹尼尔·达克沃思 , 谢尔盖·莱文 , 文森特·范胡克 , 卡罗尔·豪斯曼 , 马克·图桑 , 克劳斯·格雷夫 , 曾安迪(Andy Zeng) , 伊戈尔·莫达奇 , 皮特·弗洛伦斯 :
PaLM-E:一种具体的多模态语言模型。 ICML公司 2023 : 8469-8488 [第28条] 丹尼·德里斯 , 费霞 , 梅迪·萨贾迪 , 科里·林奇 , Aakanksha Chowdhery公司 , 布莱恩·伊切特 , 艾赞·瓦希德 , 乔纳森·汤普森 , 全旺 , 余天和 , 黄文龙 , 叶夫根·切博塔 , 皮埃尔·塞尔马内 , 丹尼尔·达克沃思 , 谢尔盖·莱文 , 文森特·范胡克 , 卡罗尔·豪斯曼 , 马克·图桑 , 克劳斯·格雷夫 , 曾安迪(Andy Zeng) , 伊戈尔·莫达奇 , 皮特·弗洛伦斯 :
PaLM-E:一个具体的多模态语言模型。 CoRR公司 abs/2303.03378 ( 2023 ) [i27] Pradyumna Reddy公司 , 斯科特·怀斯多姆 , 克劳斯·格雷夫 , 约翰·赫尔希 , 托马斯·基普夫 :
音频插槽:一种以插槽为中心的生成模型,用于音频分离。 CoRR公司 腹肌/2305.05591 ( 2023 ) [i26] 罗兰·齐默尔曼 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 梅迪·萨贾迪 , 托马斯·基普夫 , 克劳斯·格雷夫 :
基于时隙的对象中心模型对时隙数的敏感性。 CoRR公司 abs/2305.18890 ( 2023 ) [i25] 马克西米利安·塞泽尔 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 托马斯·基普夫 , 克劳斯·格雷夫 , 梅迪·萨贾迪 :
DyST:面向现实世界视频中的动态神经场景表示。 CoRR公司 abs/2310.06020 ( 2023 ) 【i24】 伊莉亚·苏克洛茨基 , 卢卡斯·穆坦塔勒 , 阿德里安·韦勒 , 彭安迪(Andi Peng) , 安德烈亚·博布 , 一直是金 , 布拉德利·C·爱 , 埃林·格兰特 , Jascha Achterberg公司 , 约书亚·B·特南鲍姆 , 凯瑟琳·柯林斯 , 凯瑟琳·赫尔曼 , 凯伦·奥克塔 , 克劳斯·格雷夫 , 马丁·赫巴特 , 诺里·雅各比 , 张秋怡 , 拉贾·马尔杰 , 罗伯特·盖罗斯 , Sherol Chen先生 , 西蒙·科恩布利特 , 苏娜亚娜·雷恩 , 塔里亚·孔克尔 , 托马斯·奥康奈尔 , 托马斯·安提纳 , 安德鲁·兰皮宁 , 克劳斯·罗贝特·米勒 , 玛丽亚·托内娃 , 托马斯·格里菲斯 :
在表征对齐上保持一致。 CoRR公司 腹肌/2310.13018 ( 2023 ) 2022 [j3] 苏哈尼·沃拉 , 诺哈·拉德万 , 克劳斯·格雷夫 , 亨宁·梅耶 , 凯尔·热那瓦 , 梅迪·萨贾迪 , 艾蒂安锅 , 安德烈亚·塔利亚萨奇 , 丹尼尔·达克沃思 :
NeSF:用于3D场景广义语义分割的神经语义场。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2022 ( 2022 ) [第16条] 克劳斯·格雷夫 , 弗朗索瓦·贝莱蒂 , 卢卡斯·拜尔 , 卡尔·多尔施 , 杜益伦 , 丹尼尔·达克沃思 , 大卫·J·弗利特 , 丹·格纳纳普拉加萨姆 , 弗洛里安·戈列莫 , 查尔斯·赫尔曼 , 托马斯·基普夫 , 阿比吉特·昆都 , 德米特里·拉贡 , 伊萨姆·拉拉吉 , 刘学提 , 亨宁·梅耶 , 苗亦舒 , 德里克·诺鲁泽扎莱 , A.塞吉兹·兹蒂雷利 , 艾蒂安锅 , 诺哈·拉德万 , 丹尼尔·里宾 , 萨拉·萨布尔 , 梅迪·萨贾迪 , 马坦·塞拉 , 文森特·西兹曼 , 奥斯汀·斯通 , 孙德清 , 苏哈尼·沃拉 , 王子玉 , 吴天豪 , Kwang Moo Yi先生 , 防城中 , 安德烈亚·塔利亚萨奇 :
Kubric:一个可扩展的数据集生成器。 CVPR公司 2022 : 3739-3751 [第15条] 梅迪·萨贾迪 , 亨宁·梅耶 , 艾蒂安锅 , 乌尔斯·伯格曼 , 克劳斯·格雷夫 , 诺哈·拉德万 , 苏哈尼·沃拉 , 马里奥·卢西奇 , 丹尼尔·达克沃思 , 阿列克谢·多索维茨基 , 雅各布·乌兹科雷特 , 托马斯·冯霍斯(Thomas A.Funkhouser) , 安德烈亚·塔利亚萨奇 :
场景表示变换器:通过设置潜在场景表示的无几何元素新视图合成。 CVPR公司 2022 : 6219-6228 [第14条] 托马斯·基普夫 , Gamaleldin Fathy Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , 奥斯汀·斯通 , 萨拉·萨布尔 , 乔治·海戈尔德 , 里科·琼斯科夫斯基 , 阿列克谢·多索维茨基 , 克劳斯·格雷夫 :
有条件的以对象为中心的视频学习。 ICLR公司 2022 [第13条] Gamaleldin F.Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 克劳斯·格雷夫 , 迈克尔·莫泽 , 托马斯·基普夫 :
SAVi++:从现实世界视频中实现端到端的以对象为中心的学习。 NeurIPS公司 2022 [第12条] 梅迪·萨贾迪 , 丹尼尔·达克沃思 , 阿拉文德·马亨德兰 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 菲利普铺装 , 马里奥·卢西奇 , 列奥尼达斯·J·吉巴斯 , 克劳斯·格雷夫 , 托马斯·基普夫 :
对象场景表示变换器。 NeurIPS公司 2022 [第23条] 克劳斯·格雷夫 , 弗朗索瓦·贝莱蒂 , 卢卡斯·拜尔 , 卡尔·多尔施 , 杜益伦 , 丹尼尔·达克沃斯 , 大卫·J·弗利特 , 丹·格纳纳普拉加萨姆 , 弗洛里安·戈列莫 , 查尔斯·赫尔曼 , 托马斯·基普夫 , 阿比吉特·昆都 , 德米特里·拉贡 , 伊萨姆·拉拉吉 , 刘学提 , 亨宁·梅耶 , 苗亦舒 , 德里克·诺鲁泽扎莱 , 塞吉兹·兹蒂雷利 , 艾蒂安锅 , 诺哈·拉德万 , 丹尼尔·里宾 , 萨拉·萨布尔 , 梅迪·萨贾迪 , 马坦·塞拉 , 文森特·西兹曼 , 奥斯汀·斯通 , 孙德清 , 苏哈尼·沃拉 , 王子玉 , 吴天豪 , Kwang Moo Yi先生 , 防城中 , 安德烈亚·塔利亚萨奇 :
Kubric:一个可扩展的数据集生成器。 CoRR公司 abs/2203.03570 ( 2022 ) [i22] 梅迪·萨贾迪 , 丹尼尔·达克沃思 , 阿拉文德·马亨德兰 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 菲利普铺装 , 马里奥·卢西奇 , 列奥尼达斯·J·吉巴斯 , 克劳斯·格雷夫 , 托马斯·基普夫 :
对象场景表示变换器。 CoRR公司 abs/2206.06922 ( 2022 ) 【i21】 Gamaleldin F.Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 克劳斯·格雷夫 , 迈克尔·莫泽 , 托马斯·基普夫 :
SAVi++:从现实世界视频中实现端到端的以对象为中心的学习。 CoRR公司 abs/2206.07764 ( 2022 ) [i20] 吴子怡 , 尼基塔·德沃尼克 , 克劳斯·格雷夫 , 托马斯·基普夫 , 阿尼梅斯·加格 :
SlotFormer:使用以对象为中心的模型进行无监督视觉动力学模拟。 CoRR公司 abs/2210.05861 ( 2022 ) [i19] 迈赫迪·S·M·萨贾迪 , 阿拉文德·马亨德兰 , 托马斯·基普夫 , 艾蒂安锅 , 丹尼尔·达克沃思 , 马里奥·卢西奇 , 克劳斯·格雷夫 :
RUST:来自未曝光图像的潜在神经场景表示。 CoRR公司 abs/2211.14306 ( 2022 ) 2021 [i18] 托马斯·基普夫 , Gamaleldin F.Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , 奥斯汀·斯通 , 萨拉·萨布尔 , 乔治·海戈尔德 , 里科·琼斯科夫斯基 , 阿列克谢·多索维茨基 , 克劳斯·格雷夫 :
有条件的以对象为中心的视频学习。 CoRR公司 abs/2111.12594 ( 2021 ) [i17] 梅迪·萨贾迪 , 亨宁·梅耶 , 艾蒂安锅 , 乌尔斯·伯格曼 , 克劳斯·格雷夫 , 诺哈·拉德万 , 苏哈尼·沃拉 , 马里奥·卢西奇 , 丹尼尔·达克沃斯 , 阿列克谢·多索维茨基 , 雅各布·乌兹科雷特 , 托马斯·冯霍斯(Thomas A.Funkhouser) , 安德烈亚·塔利亚萨奇 :
场景表示变换器:通过设置潜在场景表示的无几何元素新视图合成。 CoRR公司 abs/2111.13152 ( 2021 ) [i16] 苏哈尼·沃拉 , 诺哈·拉德万 , 克劳斯·格雷夫 , 亨宁·梅耶 , 凯尔·热那瓦 , 梅迪·萨贾迪 , 艾蒂安锅 , 安德烈亚·塔利亚萨奇 , 丹尼尔·达克沃思 :
NeSF:用于3D场景广义语义分割的神经语义场。 CoRR公司 abs/2111.13260 ( 2021 ) 2020 【i15】 辛迪·洛韦 , 克劳斯·格雷夫 , 里科·琼斯科夫斯基 , 阿列克谢·多索维茨基 , 托马斯·基普夫 :
通过对比集学习以对象为中心的视频模型。 CoRR公司 abs/2011.10287 ( 2020 ) [第14条] 克劳斯·格雷夫 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 于尔根·施密杜贝尔 :
关于人工神经网络中的约束问题。 CoRR公司 腹肌/2012.05208 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第11条] 克劳斯·格雷夫 , 拉斐尔·洛佩斯·考夫曼 , 里沙布·卡布拉 , 尼克·沃特斯 , 克里斯·伯格斯 , 丹尼尔·佐兰 , 洛伊克·马特(Loic Matthey) , 马修·博特维尼克 , 亚历山大·勒克纳 :
迭代变分推理的多对象表示学习。 ICML公司 2019 : 2424-2433 [i13] 克劳斯·格雷夫 , 拉斐尔·洛佩斯·考夫曼 , 里沙布·卡布拉 , 尼克·沃特斯 , 克里斯·伯格斯 , 丹尼尔·佐兰 , 洛伊克·马修斯 , 马修·博特维尼克 , 亚历山大·勒希纳 :
迭代变分推理的多对象表示学习。 CoRR公司 abs/1903.00450 ( 2019 ) [i12] Sjoerd van Steenkiste先生 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于模型的RL中的对象和系统泛化透视。 CoRR公司 abs/1906.01035 ( 2019 ) 2018 [第10条] Sjoerd van Steenkiste先生 , 迈克尔·张 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
关系神经期望最大化:对象及其交互的无监督发现。 ICLR(海报) 2018 [i11] Sjoerd van Steenkiste先生 , 迈克尔·张 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
关系神经期望最大化:对象及其交互的无监督发现。 CoRR公司 abs/1802.10353 ( 2018 ) 2017 [注2] 克劳斯·格雷夫 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 扬·库特尼克 , 巴斯·R·斯图恩利克 , 于尔根·施密杜贝尔 :
LSTM:搜索空间漫游。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 28 ( 10 ) : 2222-2232 ( 2017 ) 【c9】 克劳斯·格雷夫 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 于尔根·施密杜贝尔 :
公路和剩余网络学习未滚动迭代估计。 ICLR(海报) 2017 【c8】 克劳斯·格雷夫 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 于尔根·施密杜贝尔 :
神经期望最大化。 ICLR(车间) 2017 【c7】 克劳斯·格雷夫 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 于尔根·施密杜贝尔 :
神经期望最大化。 NIPS公司 2017 : 6691-6701 【c6】 克劳斯·格雷夫 , 亚伦·克莱因 , 马丁·乔万内克 , 弗兰克·赫特 , 于尔根·施密杜贝尔 :
计算研究的神圣基础设施。 科学Py 2017 : 49-56 [i10] 克劳斯·格雷夫 , Sjoerd van Steenkiste先生 , 于尔根·施密杜贝尔 :
神经期望最大化。 CoRR公司 abs/1708.03498 ( 2017 ) 2016 【c5】 杰琳娜·卢凯蒂娜 , 塔帕尼·莱科 , 马蒂亚斯·贝格隆德 , 克劳斯·格雷夫 :
连续正则化超参数的基于梯度的可缩放调整。 ICML公司 2016 : 2952-2960 【c4】 克劳斯·格雷夫 , 安蒂·拉斯穆斯 , 马蒂亚斯·贝格隆德 , 电话Hotloo Hao , 哈里·瓦尔波拉 , 于尔根·施密杜贝尔 :
标签:深度无监督感知分组。 NIPS公司 2016 : 4484-4492个 [第九章] 克劳斯·格雷夫 , 安蒂·拉斯穆斯 , 马蒂亚斯·贝格隆德 , 电话Hotloo Hao , 于尔根·施密杜贝尔 , 哈里·瓦尔波拉 :
标签:深度无监督感知分组。 CoRR公司 abs/1606.06724 ( 2016 ) [i8] 西蒙·哈丁 , 扬·库特尼克 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 , 安迪·阿达马茨基 :
在泥模中发现布尔门。 CoRR公司 abs/1607.02168 ( 2016 ) [i7] 克劳斯·格雷夫 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 于尔根·施密杜贝尔 :
公路和剩余网络学习未滚动迭代估计。 CoRR公司 abs/1612.07771 ( 2016 ) 2015 【c3】 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
训练深度网络。 NIPS公司 2015 : 2377-2385 [i6] 克劳斯·格雷夫 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 扬·库特尼克 , 巴斯·R·斯图恩利克 , 于尔根·施密杜贝尔 :
LSTM:搜索太空漫游。 CoRR公司 abs/1503.04069 ( 2015 ) [i5] 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
公路网。 CoRR公司 abs/1505.00387 ( 2015 ) [i4] 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 克劳斯·格雷夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
训练非常深入的网络。 CoRR公司 abs/1507.06228 ( 2015 ) [i3] 克劳斯·格雷夫 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 于尔根·施密杜贝尔 :
通过重构聚类绑定。 CoRR公司 abs/1511.06418 ( 2015 ) [i2] 杰琳娜·卢凯蒂娜 , 马蒂亚斯·贝格隆德 , 克劳斯·格雷夫 , 塔帕尼·莱科 :
连续正则化超参数的基于梯度的可缩放调整。 CoRR公司 abs/1511.06727 ( 2015 ) 2014 【c2】 扬·库特尼克 , 克劳斯·格雷夫 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
发条RNN。 ICML公司 2014 : 1863-1871 [i1] 扬·库特尼克 , 克劳斯·格雷夫 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
时钟RNN。 CoRR公司 abs/1402.3511 ( 2014 ) 2012 [j1] 丹尼尔·恩格尔 , 克劳斯·格雷夫 , 克里斯托夫·加思 , 基思·贝恩 , 安东尼·韦克斯勒 , 伯恩德·哈曼 , 汉斯·黑根 :
空气质量研究中质谱数据分解的可视化指导和验证。 IEEE传输。 视觉。 计算。 图表。 18 ( 12 ) : 2275-2284 ( 2012 ) 【c1】 克劳斯·格雷夫 , 安德烈·布兰登 , 斯蒂芬·克劳 , 迪迪埃·斯特里克 , 埃斯特班·克鲁亚 :
使用消费者深度相机的背景差分算法之间的比较。 维萨普(1) 2012 : 431至436