雅各布·乌兹科雷特
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2020年–今天
2022 [注2] 安德烈亚斯·斯坦纳 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 翟晓华 , 罗斯·维特曼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·拜尔 :
如何训练你的ViT? 视觉变换器中的数据、增强和规则化。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2022 ( 2022 ) [公元30年] 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 2021 [公元29年] Jean-Baptiste科尔登尼尔 , 阿拉文德·马亨德兰 , 阿列克谢·多索维茨基 , 德克·威森伯恩 , 雅各布·乌兹科雷特 , 托马斯·翁特希纳 :
图像识别中的可差分块选择。 CVPR公司 2021 : 2351-2360 [公元28年] 阿列克谢·多索维茨基 , 卢卡斯·拜尔 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 德克·威森伯恩 , 翟晓华 , 托马斯·安提纳 , 莫斯塔法·德哈尼 , 马蒂亚斯·明德勒 , 乔治·海戈尔德 , 西尔万·盖利 , 雅各布·乌兹科雷特 , 尼尔·霍尔斯比 :
图像值16x16个单词:用于大规模图像识别的变形金刚。 ICLR公司 2021 [公元27年] 伊利亚·托尔斯蒂金 , 尼尔·霍尔斯比 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 卢卡斯·拜尔 , 翟晓华 , 托马斯·安提纳 , 杰西卡·容格 , 安德烈亚斯·斯坦纳 , 丹尼尔·凯泽斯 , 雅各布·乌兹科雷特 , 马里奥·卢西奇 , 阿列克谢·多索维茨基 :
MLP混音器:一种全MLP视觉架构。 NeurIPS公司 2021 : 24261-24272 [第23条] Jean-Baptiste科尔登尼尔 , 阿拉文德·马亨德兰 , 阿列克谢·多索维茨基 , 德克·威森伯恩 , 雅各布·乌兹科雷特 , 托马斯·安提纳 :
图像识别中的可差分块选择。 CoRR公司 abs/2104.03059 ( 2021 ) [i22] 伊利亚·托尔斯蒂金 , 尼尔·霍尔斯比 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 卢卡斯·拜尔 , 翟晓华 , 托马斯·安提纳 , 杰西卡·容格 , 安德烈亚斯·斯坦纳 , 丹尼尔·凯泽斯 , 雅各布·乌兹科雷特 , 马里奥·卢西奇 , 阿列克谢·多索维茨基 :
MLP混音器:一种全MLP视觉架构。 CoRR公司 abs/2105.01601 ( 2021 ) 【i21】 安德烈亚斯·斯坦纳 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 翟晓华 , 罗斯·维特曼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·拜尔 :
如何训练ViT? 视觉变换器中的数据、增强和规则化。 CoRR公司 abs/2106.10270 ( 2021 ) [i20] 迈赫迪·S·M·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。 CoRR公司 abs/2111.13152 ( 2021 ) 2020 [公元26年] 威廉·陈 , 米切尔·斯坦 , 杰米·基罗斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
机器翻译生成顺序的实证研究。 EMNLP(1) 2020 : 5764-5773 [公元25年] 德克·威森伯恩 , 奥斯卡·Täckström , 雅各布·乌兹科雷特 :
缩放自回归视频模型。 ICLR公司 2020 [公元24年] 弗朗西斯科·罗泰洛 , 德克·威森伯恩 , 托马斯·安提纳 , 阿拉文德·马亨德兰 , 乔治·海戈尔德 , 雅各布·乌兹科雷特 , 阿列克谢·多索维茨基 , 托马斯·基普夫 :
以目标为中心的学习与时隙注意力。 NeurIPS公司 2020 [i19] 弗朗西斯科·罗泰洛 , 德克·威森伯恩 , 托马斯·安提纳 , 阿拉文德·马亨德兰 , 乔治·海戈尔德 , 雅各布·乌兹科雷特 , 阿列克谢·多索维茨基 , 托马斯·基普夫 :
以目标为中心的学习与时隙注意力。 CoRR公司 abs/2006.15055 ( 2020 ) [i18] 埃尔曼·曼西莫夫 , 米切尔·斯坦 , Mia Xu Chen女士 , 奥汉·菲拉特 , 雅各布·乌兹科雷特 , 普尼特·贾恩 :
走向端到端的图像内神经机器翻译。 CoRR公司 abs/2010.10648 ( 2020 ) [i17] 阿列克谢·多索维茨基 , 卢卡斯·拜尔 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 德克·威森伯恩 , 翟晓华 , 托马斯·安提纳 , 莫斯塔法·德哈尼 , 马蒂亚斯·明德勒 , 乔治·海戈尔德 , 西尔万·盖利 , 雅各布·乌兹科雷特 , 尼尔·霍尔斯比 :
图像值16x16个单词:用于大规模图像识别的变形金刚。 CoRR公司 abs/2010.11929 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j1] 汤姆·奎亚特科夫斯基 , Jennimaria Palomaki公司 , 奥利维娅·雷德菲尔德 , 迈克尔·柯林斯 , 安库尔·帕里赫 , 克里斯·阿尔贝蒂 , 丹妮尔·爱泼斯坦 , 伊利亚·波卢什金 , 雅各布·德夫林 , 肯顿·李 , 克里斯蒂娜·图塔诺娃 , 莱昂·琼斯 , 马修·凯尔西 , 张明伟 , 安德鲁·M·戴 , 雅各布·乌兹科雷特 , Quoc Le公司 , 斯拉夫·佩特罗夫 :
自然问题:问答研究的基准。 事务处理。 关联计算。 语言学 7 : 452-466 ( 2019 ) 【c23】 莫斯塔法·德哈尼 , 斯蒂芬·古斯 , Oriol葡萄酒 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·凯泽 :
通用变压器。 ICLR(海报) 2019 [公元22年] 程志安娜·黄 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 伊恩·西蒙 , 柯蒂斯·霍桑 , 萨泽尔 , 安德鲁·M·戴 , 马修·霍夫曼 , 莫妮卡·丁库列斯库 , 道格拉斯·埃克 :
音乐变形金刚:产生具有长期结构的音乐。 ICLR(海报) 2019 【c21】 米切尔·斯坦 , 威廉·陈 , 杰米·基罗斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
插入变压器:通过插入操作灵活生成序列。 ICML公司 2019 : 5976-5985 [i16] 米切尔·斯坦 , 威廉·陈 , 杰米·基罗斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
插入变压器:通过插入操作灵活生成序列。 CoRR公司 abs/1902.03249 ( 2019 ) 【i15】 威廉·陈 , 尼基塔·基塔耶夫 , 开尔文·古 , 米切尔·斯坦 , 雅各布·乌兹科雷特 :
KERMIT:基于生成插入的序列建模。 CoRR公司 abs/1906.01604 ( 2019 ) [第14条] 德克·威森伯恩 , 奥斯卡·Täckström , 雅各布·乌兹科雷特 :
缩放自回归视频模型。 CoRR公司 abs/1906.02634 ( 2019 ) [i13] 威廉·陈 , 米切尔·斯坦 , 杰米·基罗斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
机器翻译生成顺序的实证研究。 CoRR公司 abs/1910.13437 ( 2019 ) 2018 [公元20年] Mia Xu Chen女士 , 奥汉·菲拉特 , 安库尔·巴纳 , 梅尔文·约翰逊 , 沃尔夫冈·马切里 , 乔治·福斯特 , 莱昂·琼斯 , 迈克·舒斯特 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·凯泽 , 陈志峰 , 吴永辉 , 麦克达夫·休斯 :
两全其美:结合神经机器翻译的最新进展。 ACL(1) 2018 : 76-86 [第19条] 阿什什·瓦斯瓦尼 , 萨米·本吉奥 , 尤金·布列夫多 , 弗朗索瓦·霍利特 , 艾丹·戈麦斯 , 斯蒂芬·古斯 , 莱昂·琼斯 , 卢卡斯·凯泽 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 尼基·帕马尔 , 瑞安·塞帕西 , 萨泽尔 , 雅各布·乌兹科雷特 :
神经机器翻译用Tensor2传感器。 AMTA(1) 2018 : 193-199 [第18条] 卢卡斯·凯泽 , 萨米·本吉奥 , 奥科·罗伊 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 尼基·帕马尔 , 雅各布·乌兹科雷特 , 萨泽尔 :
使用离散潜在变量的序列模型中的快速解码。 ICML公司 2018 : 2395-2404 [第17条] 尼基·帕马尔 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·凯泽 , 萨泽尔 , 亚历山大·库 , Dustin Tran公司 :
图像变换器。 ICML公司 2018 : 4052-4061 [第16条] 彼得肖 , 雅各布·乌兹科雷特 , 阿什什·瓦斯瓦尼 :
相对位置表征的自我关注。 NAACL-HLT(2) 2018 : 464-468 [第15条] 米切尔·斯坦 , 萨泽尔 , 雅各布·乌兹科雷特 :
深度自回归模型的分块并行解码。 NeurIPS公司 2018 : 10107-10116 [i12] 尼基·帕马尔 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·凯泽 , 萨泽尔 , 亚历山大·库 :
图像变换器。 CoRR公司 abs/1802.05751 ( 2018 ) [i11] 彼得肖 , 雅各布·乌兹科雷特 , 阿什什·瓦斯瓦尼 :
相对位置表征的自我关注。 CoRR公司 abs/1803.02155 ( 2018 ) [i10] 卢卡斯·凯泽 , 奥科·罗伊 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 尼基·帕马尔 , 萨米·本吉奥 , 雅各布·乌兹科雷特 , 萨泽尔 :
使用离散潜在变量的序列模型中的快速解码。 CoRR公司 abs/1803.03382 ( 2018 ) [第九章] 阿什什·瓦斯瓦尼 , 萨米·本吉奥 , 尤金·布列夫多 , 弗朗索瓦·霍利特 , 艾丹·戈麦斯 , 斯蒂芬·古斯 , 莱昂·琼斯 , 卢卡斯·凯泽 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 尼基·帕马尔 , 瑞安·塞帕西 , 萨泽尔 , 雅各布·乌兹科雷特 :
神经机器翻译用Tensor2传感器。 CoRR公司 abs/1803.07416 ( 2018 ) [i8] 莫斯塔法·德哈尼 , 斯蒂芬·古斯 , Oriol葡萄酒 , 雅各布·乌兹科雷特 , 卢卡斯·凯泽 :
通用变压器。 CoRR公司 abs/1807.03819 ( 2018 ) [i7] 程志安娜·黄 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 雅各布·乌兹科雷特 , 萨泽尔 , 柯蒂斯·霍桑 , 安德鲁·M·戴 , 马修·霍夫曼 , 道格拉斯·埃克 :
一种改进的变压器相对自我注意机制及其在音乐生成中的应用。 CoRR公司 abs/1809.04281 ( 2018 ) [i6] 米切尔·斯坦 , 萨泽尔 , 雅各布·乌兹科雷特 :
深度自回归模型的分块并行解码。 CoRR公司 abs/1811.03115 ( 2018 ) 2017 [第14条] 蔡恩索尔 , 丹尼尔·休利特 , 雅各布·乌兹科雷特 , 伊利亚·波卢什金 , 亚历山大·拉科斯特 , 乔纳森·贝兰特 :
长文档的从粗到细的问题解答。 ACL(1) 2017 : 209-220 [第13条] 高拉夫·辛格·托马尔 , 蒂亚戈·杜克 , 奥斯卡·Täckström , 雅各布·乌兹科雷特 , 迪潘詹·达斯 :
带噪声预训练问题的神经释义识别。 SWCN@EMNLP 2017 : 142-147 [第12条] 阿什什·瓦斯瓦尼 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 , 雅各布·乌兹科雷特 , 莱昂·琼斯 , 艾丹·戈麦斯 , 卢卡斯·凯泽 , 伊利亚·波卢什金 :
注意力是你所需要的。 NIPS公司 2017 : 5998-6008 [i5] 高拉夫·辛格·托马尔 , 百里香公爵 , 奥斯卡·Täckström , 雅各布·乌兹科雷特 , 迪潘詹·达斯 :
带噪声预训练问题的神经释义识别。 CoRR公司 abs/1704.04565 ( 2017 ) [i4] 阿什什·瓦斯瓦尼 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 , 雅各布·乌兹科雷特 , 莱昂·琼斯 , 艾丹·戈麦斯 , 卢卡斯·凯泽 , 伊利亚·波卢什金 :
注意力是你所需要的。 CoRR公司 abs/1706.03762 ( 2017 ) [i3] 卢卡斯·凯泽 , 艾丹·戈麦斯 , 萨泽尔 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 尼基·帕马尔 , 莱昂·琼斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
一个学习模式。 CoRR公司 abs/1706.05137 ( 2017 ) 2016 [第11条] 安库尔·帕里赫 , 奥斯卡·Täckström , 迪潘詹·达斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
自然语言推理的可分解注意模型。 EMNLP公司 2016 : 2249-2255 [i2] 安库尔·帕里赫 , 奥斯卡·Täckström , 迪潘詹·达斯 , 雅各布·乌兹科雷特 :
自然语言推理的可分解注意模型。 CoRR公司 abs/1606.01933 ( 2016 ) [i1] 蔡恩索尔 , 丹尼尔·休利特 , 亚历山大·拉科斯特 , 伊利亚·波卢什金 , 雅各布·乌兹科雷特 , 乔纳森·贝兰特 :
长文档的分层问答。 CoRR公司 abs/1611.01839 ( 2016 ) 2013 [第10条] 加博尔·安吉利 , 雅各布·乌兹科雷特 :
时间表达式的独立于语言的鉴别分析。 ACL(1) 2013 : 83-92 2012 【c9】 戴夫·戈兰 , 约翰·德尼罗 , 雅各布·乌兹科雷特 :
一个用于语法归纳的特征丰富的成分上下文模型。 ACL(2) 2012 : 17-22 【c8】 奥斯卡·Täckström , 瑞恩·T·麦克唐纳 , 雅各布·乌兹科雷特 :
语言结构直接迁移的跨语言词簇。 HLT-NAACL公司 2012 : 477-487 2011 [c7] 约翰·德尼罗 , 雅各布·乌兹科雷特 :
从平行语料库中归纳句子结构以重新排序。 EMNLP公司 2011 : 193-203 【c6】 Ashish Venugopal公司 , 雅各布·乌兹科雷特 , 大卫·塔尔博特 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 , 尤里·甘尼特凯维奇 :
结构化预测输出的水印技术及其在统计机器翻译中的应用。 EMNLP公司 2011 : 1363-1372 2010 【c5】 雅各布·乌兹科雷特 , 杰·庞特 , 阿肖克·C·波帕特 , Moshe Dubiner公司 :
面向机器翻译的大规模并行文档挖掘。 冷却 2010 : 1101-1109 【c4】 德米特里·根泽尔 , 雅各布·乌兹科雷特 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 :
“诗意”统计机器翻译:韵律和韵律。 EMNLP公司 2010 : 158-166
2000 – 2009
2009 【c3】 德米特里·根泽尔 , 克劳斯·马切里 , 雅各布·乌兹科雷特 :
为低资源语言创建高质量的机器翻译系统:意第绪语。 M总结 2009 2008 【c2】 雅各布·乌兹科雷特 , 托尔斯滕·布兰茨 :
机器翻译中大规模基于类的语言建模的分布式词聚类。 国际计算语言学协会 2008 : 755-762 【c1】 沃尔夫冈·马切里 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 , 伊格纳西奥·塞耶 , 雅各布·乌兹科雷特 :
基于格的统计机器翻译最小错误率训练。 EMNLP公司 2008 : 725-734