Obserwuj
Marcin Przewięźlikowski
Marcin Przewięźlikowski
Zweryfikowany adres z doctoral.uj.edu.pl - Strona główna
Tytuł
Cytowane przez
Cytowane przez
Rok
Hypershot: Few-shot learning by kernel hypernetworks
M Sendera, M Przewięźlikowski, K Karanowski, M Zięba, J Tabor, ...
Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer …, 2023
112023
Hypermaml: Few-shot adaptation of deep models with hypernetworks
M Przewiezlikowski, P Przybysz, J Tabor, M Zieba, P Spurek
arXiv preprint arXiv:2205.15745 6 (7), 2022
112022
Estimating conditional density of missing values using deep Gaussian mixture model
M Przewięźlikowski, M Śmieja, Ł Struski
International Conference on Neural Information Processing 2020, 220-231, 2020
102020
RegFlow: Probabilistic Flow-based Regression for Future Prediction
M Zięba, M Przewięźlikowski, M Śmieja, J Tabor, T Trzcinski, P Spurek
arXiv preprint arXiv:2011.14620, 2020
82020
MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data
M Przewięźlikowski, M Śmieja, Ł Struski, J Tabor
Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer …, 2022
52022
Zero time waste in pre-trained early exit neural networks
B Wójcik, M Przewiȩźlikowski, F Szatkowski, M Wołczyk, K Bałazy, ...
Neural Networks 168, 580-601, 2023
12023
Hypernetwork approach to Bayesian MAML
P Borycki, P Kubacki, M Przewięźlikowski, T Kuśmierczyk, J Tabor, ...
arXiv preprint arXiv:2210.02796, 2022
12022
HyperPlanes: Hypernetwork Approach to Rapid NeRF Adaptation
P Batorski, D Malarz, M Przewięźlikowski, M Mazur, S Tadeja, P Spurek
arXiv preprint arXiv:2402.01524, 2024
2024
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning
F Szatkowski, M Pyla, M Przewięźlikowski, S Cygert, B Twardowski, ...
Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer …, 2024
2024
Augmentation-aware Self-supervised Learning with Conditioned Projector
M Przewięźlikowski, M Pyla, B Zieliński, B Twardowski, J Tabor, M Śmieja
arXiv preprint arXiv:2306.06082, 2023
2023
The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks
JTPS Marcin Sendera, Marcin Przewiȩźlikowski, Jan Miksa, Mateusz Rajski ...
Machine Vision and Applications 34, 2023
2023
Przetwarzanie niepełnych danych za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych
M Przewięźlikowski
2021
Support for high-level quantum Bayesian inference
M Przewięźlikowski, M Grabowski, D Kurzyk, K Rycerz
Computational Science–ICCS 2019: 19th International Conference, Faro …, 2019
2019
HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks–supplementary material
M Sendera, M Przewiezlikowski, K Karanowski, M Zieba, J Tabor, ...
Using Bayes Nets for Quantum Inferring of Acausal Systems of Events
M Przewięźlikowski, M Grabowski, K Rycerz, D Kurzyk, P Gawron
Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.
Prace 1–15