西奥法尼斯·卡拉莱索斯
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附属: 美国Insitro
优化列表
2020年-今天
2024 [j5] 陈本森(Benson Chen) , 穆罕默德·苏丹 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
DNA编码库的合成深度概率模型。 化学杂志。 Inf.模型。 64 ( 4 ) : 1123-1133 ( 2024 ) [i22] 西奥多·帕帕马库 , 玛丽亚·斯科拉里杜 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 劳伦斯·艾奇森 , 朱利安·阿贝尔 , 大卫·B·邓森 , 毛里齐奥·菲利波内 , 文森特·福图因 , 菲利普·亨尼 , 何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托 , Aliaksander湖滨 , 亚历山大·伊梅尔 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 穆罕默德·埃米提亚兹·汗 , 阿古斯丁·克里斯蒂亚迪 , 李英珍 , Stephan Mandt公司 , 克里斯托弗·奈梅特 , 迈克尔·奥斯本 , 蒂姆·G·J·鲁德纳 , 大卫·吕加默 , 叶惠德 , 马克斯·威林 , 安德鲁·戈登·威尔逊 , 张汝琪 :
立场文件:大规模人工智能时代的贝叶斯深度学习。 CoRR公司 abs/2402.00809 ( 2024 ) 2023 【j4】 基里尔·什米洛维奇 , 陈本森(Benson Chen) , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 穆罕默德·苏丹 :
DEL-Dock:支持分子对接的DNA编码库建模。 化学杂志。 Inf.模型。 63 ( 9 ) : 2719-2727 ( 2023 ) [第12条] 迈克尔·贝雷凯特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
用稀疏加性机构移位变分自动编码器模拟细胞扰动。 NeurIPS公司 2023 【i21】 于家堡 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
用于鲁棒表示学习的上下文视觉变换器。 CoRR公司 abs/2305.19402 ( 2023 ) [i20] 于家堡 , 斯里尼瓦桑·西瓦南丹 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
频道视觉变形金刚:一幅图像值C x 16 x 16个单词。 CoRR公司 abs/2309.16108 ( 2023 ) [i19] 迈克尔·贝雷凯特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
用稀疏加法机构位移变分自动编码器模拟细胞扰动。 CoRR公司 abs/2311.02794 ( 2023 ) 2022 [第11条] 希波里特·里特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
TyXe:Pytorch的基于Pyro的贝叶斯神经网络。 MLSys公司 2022 [第10条] 酒神马努萨卡斯 , 希波里特·里特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
黑盒核集变分推理。 NeurIPS公司 2022 [i18] 酒神马努萨卡斯 , 希波里特·里特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
黑盒核集变分推断。 CoRR公司 abs/2211.02377 ( 2022 ) [i17] 基里尔·什米洛维奇 , 陈本森(Benson Chen) , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 穆罕默德·M·苏丹 :
DEL-Dock:支持分子对接的DNA编码库建模。 CoRR公司 abs/2212.00136 ( 2022 ) 2021 【c9】 三亚姆·卡普尔 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 唐德培 :
连续学习的变分自回归高斯过程。 ICML公司 2021 : 5290-5300 [i16] 王元庆(音) , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
图神经网络中的随机聚合。 CoRR公司 abs/2102.12648 ( 2021 ) 【i15】 奥斯曼·阿马杜·迪亚 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 卡内尔·哈齐巴斯 , 克里斯蒂安·坎通·费勒 , 喀布尔伊尔克努尔·卡纳尔 , 梅耶尔 :
局部不确定性攻击。 CoRR公司 abs/2106.09222 ( 2021 ) [第14条] 希波里特·里特 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
TyXe:Pytorch的基于Pyro-based的贝叶斯神经网络。 CoRR公司 abs/2110.00276 ( 2021 ) 2020 [c8] 克里斯蒂安·佩雷斯 , Felipe Petroski如此 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
广义隐参数MDP:大量试验中基于可传递模型的RL。 AAAI公司 2020 : 5403-5411 【c7】 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 唐德培 :
贝叶斯神经网络权重的层次高斯过程先验。 NeurIPS公司 2020 [i13] 克里斯蒂安·佩雷斯 , Felipe Petroski如此 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
大量试验中基于广义隐参数MDPs可传递模型的RL。 CoRR公司 abs/2002.03072 ( 2020 ) [i12] 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 唐德培 :
贝叶斯神经网络权重的层次高斯过程先验。 CoRR公司 abs/2002.04033 ( 2020 ) [i11] 三亚姆·卡普尔 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 唐德培 :
连续学习的变分自回归高斯过程。 CoRR公司 abs/2006.05468 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j3] 埃利·宾厄姆 , 乔纳森·P·陈 , 马丁·扬科维亚克 , 弗里茨·奥伯迈耶 , 尼拉杰·普拉丹 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 罗希特·辛格 , 保罗·A·瑟利普 , 保罗·霍斯福尔 , 诺亚·D·古德曼 :
Pyro:深度通用概率编程。 J.马赫。 学习。 物件。 20 : 28:1-28:6 ( 2019 ) 【c6】 马丁·扬科维亚克 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
多元分布的路径导数。 AISTATS公司 2019 : 333-342 [i10] 胡新宇 , 保罗·塞利普 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 罗希特·辛格 :
将SVGD应用于贝叶斯神经网络进行周期时间序列预测和推理。 CoRR公司 abs/1901.05906 ( 2019 ) 2018 【c5】 Jan-Matthis Lueckmann先生 , 贾科莫·巴塞托 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 雅各布·H·麦克 :
利用仿真器网络进行无似然推理。 AABI公司 2018 : 32-53 [第九章] Jan-Matthis Lueckmann先生 , 贾科莫·巴塞托 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 雅各布·H·麦克 :
利用仿真器网络进行无似然推理。 CoRR公司 abs/1805.09294 ( 2018 ) [i8] 马丁·扬科维亚克 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
多元分布的路径导数。 CoRR公司 abs/1806.01856 ( 2018 ) [i7] 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 彼得·达扬 , 邹宾·加拉马尼 :
神经网络的概率元表示。 CoRR公司 abs/1810.00555 ( 2018 ) [i6] 埃利·宾厄姆 , 乔纳森·陈 , 马丁·扬科维亚克 , 弗里茨·奥伯迈耶 , 尼拉杰·普拉丹 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 罗希特·辛格 , 保罗·塞利普 , 保罗·霍斯福尔 , 诺亚·D·古德曼 :
Pyro:深度通用概率编程。 CoRR公司 abs/1810.09538 ( 2018 ) [i5] 克里斯蒂安·佩雷斯 , Felipe Petroski如此 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
利用潜在变量模型进行有效的传递学习和在线自适应,以实现连续控制。 CoRR公司 abs/1812.03399 ( 2018 ) 2017 [注2] 易中 , Theofanis卡拉莱索斯 , 菲利普·德鲁 , 维平·T·斯里德哈兰 , 戴维·郭 , 卡米尼·辛格 , 汉斯·吉多·温德尔 , Gunnar Rätsch公司 :
RiboDiff:从核糖体足迹检测mRNA翻译效率的变化。 生物信息。 33 ( 1 ) : 139-141 ( 2017 ) [c4] 安德烈亚斯·维特 , 谢尔盖·贝隆吉 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
条件相似网络。 CVPR公司 2017 : 1781-1789 2016 【c3】 斯蒂芬妮·海兰德 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , Gunnar Rätsch公司 :
多源词和关系的生成模型。 AAAI公司 2016 : 2622-2629 【c2】 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 谢尔盖·贝隆吉 , Gunnar Rätsch公司 :
当群组拥有特权时:带有预言约束的贝叶斯无监督表示学习。 ICLR(海报) 2016 [i4] 斯蒂芬妮·海兰德 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , Gunnar Rätsch公司 :
医学语言嵌入的知识转移。 CoRR公司 abs/1602.03551 ( 2016 ) [i3] 安德烈亚斯·维特 , 谢尔盖·贝隆吉 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
用多查询三重网络分解非线性感知嵌入。 CoRR公司 abs/1603.07810 ( 2016 ) [i2] 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 :
图形模型的对手消息传递。 CoRR公司 abs/1612.05048 ( 2016 ) 2015 [i1] 斯蒂芬妮·海兰德 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , Gunnar Rätsch公司 :
来自多个来源的单词和关系的生成模型。 CoRR公司 abs/1510.00259 ( 2015 ) 2013 【c1】 凯瑟琳·雷德菲尔德·陈 , 兴华楼 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 克里斯托弗·克罗斯比 , 斯图亚特·加尔多斯 , 大卫·阿尔茨 , Gunnar Rätsch公司 :
主题建模挖掘癌症临床笔记的实证分析。 ICDM研讨会 2013 : 56-63 2012 [j1] 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 奥利弗·斯特格尔 , 克里斯汀·德雷尔 , 约翰·M·温 , 卡斯滕·博格沃德 :
ShapePeno:从生物图像集合中无监督地提取形状表型。 生物信息。 28 ( 7 ) : 1001-1008 ( 2012 )