David Duvenaud

Cytowane przez

	Wszystkie	Od 2019
Cytowania	31327	28598
h-indeks	52	52
i10-indeks	75	71

7000

3500

1750

5250

2015201620172018201920202021202220232024144 281 630 1386 2468 3915 4952 5249 5961 6022

Dostęp publiczny

Wyświetl wszystko

14 artykułów

0 artykułów

dostępne

niedostępne

Objęte finansowaniem

Współautorzy

Ryan P. AdamsPrinceton UniversityZweryfikowany adres z princeton.edu
Ricky Tian Qi ChenMeta FAIRZweryfikowany adres z meta.com
Alan Aspuru-GuzikProfessor of Chemistry and Computer Science, University of Toronto (starting July 1, 2018)Zweryfikowany adres z utoronto.ca
Dougal MaclaurinPhD student, Harvard UniversityZweryfikowany adres z physics.harvard.edu
Jorge Aguilera-IparraguirreRecursion PharmaceuticalsZweryfikowany adres z recursionpharma.com
Will GrathwohlResearch Scientist, DeepmindZweryfikowany adres z deepmind.com
Jesse BettencourtUniversity of TorontoZweryfikowany adres z cs.toronto.edu
Rafael Gómez-BombarelliAssociate Professor, MIT DMSEZweryfikowany adres z mit.edu
Roger GrosseAssociate Professor, University of TorontoZweryfikowany adres z cs.toronto.edu
Yulia RubanovaGoogle DeepmindZweryfikowany adres z google.com
Jonathan LorraineResearch Scientist, NVIDIA; PhD, University of TorontoZweryfikowany adres z cs.toronto.edu
Jörn-Henrik JacobsenApple AI/ML ResearchZweryfikowany adres z vectorinstitute.ai
Zoubin GhahramaniProfessor, University of Cambridge, and Distinguished Researcher, GoogleZweryfikowany adres z eng.cam.ac.uk
Xuechen LiStanford UniversityZweryfikowany adres z cs.stanford.edu
Jennifer N WeiOpen Molecular Software FoundationZweryfikowany adres z omsf.io
Kevin SwerskyGoogle BrainZweryfikowany adres z cs.toronto.edu
Joshua B. TenenbaumMITZweryfikowany adres z mit.edu
James Robert LloydPhD from Machine Learning Group, Cambridge UniversityZweryfikowany adres z cam.ac.uk
José Miguel Hernández-LobatoProfessor of Machine Learning, University of CambridgeZweryfikowany adres z cam.ac.uk
Matthew J. JohnsonGoogle BrainZweryfikowany adres z csail.mit.edu

Obserwuj

David Duvenaud

Associate Professor, University of Toronto

Zweryfikowany adres z cs.toronto.edu - Strona główna

Deep Learning Differential Equations Approximate Inference


Tytuł Sortuj wg cytatów Sortuj wg roku Sortuj wg tytułu	Cytowane przez Cytowane przez	Rok
Neural Ordinary Differential Equations RTQ Chen, Y Rubanova, J Bettencourt, D Duvenaud Neural Information Processing Systems, 2018	5811	2018
Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints D Duvenaud, D Maclaurin, J Aguilera-Iparraguirre, R Gómez-Bombarelli, ... Neural Information Processing Systems, 2015	4500	2015
Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of molecules R Gómez-Bombarelli, JN Wei, D Duvenaud, JM Hernández-Lobato, ... ACS central science 4 (2), 268-276, 2018	3568	2018
Isolating sources of disentanglement in variational autoencoders RTQ Chen, X Li, R Grosse, D Duvenaud Neural Information Processing Systems, arXiv preprint arXiv:1802.04942, 2018	1516	2018
Gradient-based hyperparameter optimization through reversible learning D Maclaurin, D Duvenaud, R Adams International conference on machine learning, 2113-2122, 2015	1113	2015
FFJORD: Free-form continuous dynamics for scalable reversible generative models W Grathwohl, RTQ Chen, J Betterncourt, I Sutskever, D Duvenaud International Conference on Learning Representations, 2018	1056*	2018
Design of efficient molecular organic light-emitting diodes by a high-throughput virtual screening and experimental approach R Gómez-Bombarelli, J Aguilera-Iparraguirre, TD Hirzel, D Duvenaud, ... Nature materials 15 (10), 1120-1127, 2016	1005	2016
Latent ODEs for irregularly-sampled time series Y Rubanova, RTQ Chen, D Duvenaud Neural Information Processing Systems, 2019	962*	2019
Automatic model construction with Gaussian processes D Duvenaud	954	2014
Invertible residual networks J Behrmann, W Grathwohl, RTQ Chen, D Duvenaud, JH Jacobsen International Conference on Machine Learning, 2018	704	2018
Structure Discovery in Nonparametric Regression through Compositional Kernel Search D Duvenaud, JR Lloyd, R Grosse, JB Tenenbaum, Z Ghahramani International Conference on Machine Learning, 2013	653	2013
Your Classifier is Secretly an Energy Based Model and You Should Treat it Like One W Grathwohl, KC Wang, JH Jacobsen, D Duvenaud, M Norouzi, ... International Conference on Learning Representations 2020, 2019	622	2019
Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference MJ Johnson, DK Duvenaud, A Wiltschko, RP Adams, SR Datta Advances in neural information processing systems 29, 2016	562	2016
Neural networks for the prediction of organic chemistry reactions JN Wei, D Duvenaud, A Aspuru-Guzik ACS central science 2 (10), 725-732, 2016	478	2016
Additive Gaussian Processes D Duvenaud, H Nickisch, CE Rasmussen Neural Information Processing Systems, 2011	440	2011
Optimizing Millions of Hyperparameters by Implicit Differentiation J Lorraine, P Vicol, D Duvenaud Artificial Intelligence and Statistics, 2019	437	2019
Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations X Li, TKL Wong, RTQ Chen, D Duvenaud Artificial Intelligence and Statistics, 2020	422*	2020
Residual Flows for Invertible Generative Modeling RTQ Chen, J Behrmann, D Duvenaud, JH Jacobsen Neural Information Processing Systems, 2019	413	2019
Autograd: Reverse-mode differentiation of native python D Maclaurin, D Duvenaud, M Johnson, RP Adams ICML workshop on Automatic Machine Learning, 2015	386*	2015
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks R Liao, Y Li, Y Song, S Wang, C Nash, WL Hamilton, D Duvenaud, ... Neural Information Processing Systems, 2019	372	2019

Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.

Prace 1–20

Cytowania rocznie

Powielone cytowania

Scalone cytowania

Dodaj współautorówWspółautorzy

Obserwuj

Cytowane przez

Współautorzy