Robert Peharz

Publikationen

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• 33 Beitrag in einem Konferenzband
• 9 Artikel
• 3 Konferenzartikel
• 1 Beitrag in Buch/Bericht

Publikationen pro Jahr

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Suchergebnisse

• 2024

  Resource-Efficient Neural Networks for Embedded Systems

  Roth, W., Schindler, G., Klein, B., Peharz, R., Tschiatschek, S., Fröning, H., Pernkopf, F. & Ghaharamani, Z., 2024, (Angenommen/In Druck) in: Journal of Machine Learning Research.

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• 2023

  Active Bayesian Causal Inference

  Toth, C., Lorch, L., Knoll, C., Krause, A., Pernkopf, F., Peharz, R. & von Kügelgen, J., Apr. 2023, Advances in Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022. Band 35.

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  • Reasoning 100%
  • Learning Framework 29%
  • Active Learning 29%
  • Bayesian Perspective 29%
  • Gaussian Process 29%

• Bayesian Structure Scores for Probabilistic Circuits

  Yang, Y., Gala, G. & Peharz, R., 2023, International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. Band 206. S. 563-575 13 S. (Proceedings of Machine Learning Research).

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  • structure learning 100%
  • Bayesian 100%
  • Algorithms 50%
  • Heuristics 50%
  • Probability 50%

• Continuous Mixtures of Tractable Probabilistic Models

  Correia, A. H. C., Gala, G., Quaeghebeur, E., de Campos, C. & Peharz, R., 27 Juni 2023, Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2023 : AAAI-23 Technical Tracks 6. Williams, B., Chen, Y. & Neville, J. (Hrsg.). AAAI Press, S. 7244-7252 9 S.

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  • Points 100%
  • Models 100%
  • Finite Set 66%
  • Mixture Model 66%
  • Number 33%

• How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models via Probabilistic Circuits

  Loconte, L., Di Mauro, N., Peharz, R. & Vergari, A., 2023, Advances in Neural Information Processing Systems 2023.

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  Open Access

  • Score Function 100%
• 2022

  Conditional sum-product networks: Modular probabilistic circuits via gate functions

  Shao, X., Molina, A., Vergari, A., Stelzner, K., Peharz, R., Liebig, T. & Kersting, K., 2022, in: International Journal of Approximate Reasoning . 140, S. 298-313 16 S.

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  Open Access

  • Scientific Modelling 100%
  • Learning 100%
  • Estimation Theory 100%
  • Gate Function 100%
  • Conditional Density 40%

• Elevating Perceptual Sample Quality in PCs through Differentiable Sampling

  Lang, S., Mundt, M., Ventola, F., Peharz, R. & Kersting, K., 1 Jan. 2022, in: Proceedings of Machine Learning Research. 181, 25 S.

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  Open Access
• 2021

  Novel AI driven approach to classify infant motor functions

  Peharz, R., Dez. 2021, in: Scientific Reports.

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  • Assessment 100%
  • Infant 100%
  • Skeleton 100%
  • Neural Network 50%
  • Video Stream 50%
• 2020

  Conditional Sum-Product Networks: Imposing Structure on Deep Probabilistic Architectures.

  Shao, X., Molina, A., Vergari, A., Stelzner, K., Peharz, R., Liebig, T. & Kersting, K., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 138, S. 401-412

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  Open Access

  • Product Sum 100%
  • Conditionals 100%
  • Probabilistic Model 100%
  • Neural Network 100%
  • Density 66%

• Deep Structured Mixtures of Gaussian Processes

  Trapp, M., Peharz, R., Pernkopf, F. & Rassmusen, C., 2020, Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR108. Band 108. S. 2251-2261 (Proceedings of Machine Learning Research).

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• Einsum Networks: Fast and Scalable Learning of Tractable Probabilistic Circuits.

  Peharz, R., Lang, S., Vergari, A., Stelzner, K., Molina, A., Trapp, M., Broeck, G. V. D., Kersting, K. & Ghahramani, Z., 2020, International Conference on Machine Learning, PMLR 119. Band 119. S. 7563-7574 (Proceedings of Machine Learning Research).

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• Joints in Random Forests.

  Correia, A. H. C., Peharz, R. & Campos, C. P. D., 1 Dez. 2020, Advances in Neural Information Processing Systems 33.

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• PS3: Partition-Based Skew-Specialized Sampling for Batch Mode Active Learning in Imbalanced Text Data.

  Fajri, R. M., Khoshrou, S., Peharz, R. & Pechenizkiy, M., 2020, ECML PKDD 2020. Lecture Notes in Computer Science.. S. 68-84

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• Sum-Product Network Decompilation.

  Butz, C. J., Oliveira, J. D. S. & Peharz, R., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 138, S. 53-64

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• 2019

  Automatic Bayesian Density Analysis

  Vergari, A., Molina, A., Peharz, R., Ghahramani, Z., Kersting, K. & Valera, I., 2019, Proceedings of The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19).

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• Bayesian Learning of Sum-Product Networks

  Trapp, M., Peharz, R., Ge, H., Pernkopf, F. & Ghaharamani, Z., 2019, Neural Information Processing (NeurIPS).

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• Faster attend-infer-repeat with tractable probabilistic models

  Stelzner, K., Peharz, R. & Kersting, K., 1 Jan. 2019, 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019.

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  • Opts _ _ _ 100%
  • Background Noise 42%

• Hierarchical decompositional mixtures of variational autoencoders

  Tan, P. L. & Peharz, R., 1 Jan. 2019, 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019.

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  • Inference 100%
  • Autoencoder 100%
  • Product Sum 50%
  • Mixture Model 50%
  • Higher Dimensions 50%

• Minimal random code learning: Getting bits back from compressed model parameters

  Havasi, M., Peharz, R. & Hernández-Lobato, J. M., 1 Jan. 2019, International Conference on Learning Representations.

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  • Compression Rate 100%
  • Test Performance 66%
  • Leibler Divergence 66%
  • Control 33%
  • Benchmark 33%

• Random Sum-Product Networks: A Simple and Effective Approach to Probabilistic Deep Learning

  Peharz, R., Vergari, A., Stelzner, K., Molina, A., Shao, X., Trapp, M., Kersting, K. & Ghahramani, Z., Juli 2019, Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI).

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• 2018

  Hybrid generative-discriminative training of Gaussian mixture models

  Roth, W., Peharz, R., Tschiatschek, S. & Pernkopf, F., 1 Sept. 2018, in: Pattern Recognition Letters . 112, S. 131-137 7 S.

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  • Gaussian Distribution 100%
  • Mixture Model 100%
  • Gaussian Mixture Model 100%
  • Matrix Structure 50%
  • Train 33%

• Learning Deep Mixtures of Gaussian Process Experts Using Sum-Product Networks

  Trapp, M., Peharz, R., Rassmusen, C. & Pernkopf, F., 2018, International Conference on Machine Learning (ICML); Workshop on Tractable Probabilistic Models.

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• Sum-product autoencoding: Encoding and decoding representations using sum-product networks

  Vergari, A., Molina, A., Peharz, R., Kersting, K., Mauro, N. D. & Esposito, F., 1 Jan. 2018, 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2018.

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  • Autoencoder 100%
  • Representation Learning 100%
  • Classification Problem 100%
  • Multi Persons Environment 100%
• 2017

  A Novel Way to Measure and Predict Development: A Heuristic Approach to Facilitate the Early Detection of Neurodevelopmental Disorders

  BEE-PRI Study Group, Marschik, P. B., Pokorny, F. B., Peharz, R., Zhang, D., O'Muircheartaigh, J., Roeyers, H., Bölte, S., Spittle, A. J., Urlesberger, B., Schuller, B., Poustka, L., Ozonoff, S., Pernkopf, F., Pock, T., Tammimies, K., Enzinger, C., Krieber, M., Tomantschger, I., Bartl-Pokorny, K. D., &7 mehrSigafoos, J., Roche, L., Esposito, G., Gugatschka, M., Nielsen-Saines, K., Einspieler, C. & Kaufmann, W. E., Mai 2017, in: Current Neurology and Neuroscience Reports . 17, 5, S. 43

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  Open Access

  • Attention 100%
  • Fingerprints 25%

• On the Latent Variable Interpretation in Sum-Product Networks

  Peharz, R., Gens, R., Pernkopf, F. & Domingos, P., 2017, in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 39, 10, S. 2030-2044

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  Open Access

  • Multi Persons Environment 100%
  • Syntactics 50%
  • Conditional Independency 50%
  • Indicator Variable 50%
  • EM Algorithm 44%

• Safe Semi-Supervised Learning of Sum-Product Networks

  Trapp, M., Madl, T., Peharz, R., Pernkopf, F. & Trappl, R., 2017, Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI).

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• 2016

  Contributing to the early identification of neurodevelopmental disorders: The retrospective analysis of pre-linguistic vocalisations in home video material

  Pokorny, F. B., Schuller, B. W., Peharz, R., Pernkopf, F., Bartl-Pokorny, K. D., Einspieler, C. & Marschik, P. B., 2016, Congreso Internacional Psicologia Clinica.

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• Fidgety movements - tiny in appearance, but huge in impact.

  Einspieler, C., Peharz, R. & Marschik, PB., 2016, in: Jornal de Pediatria. 92, 3, Suppl, S. S64-S70

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  Open Access

  • Neurologic Disease 100%
  • Autism 100%
  • Cerebral Palsy 100%
  • Brain 100%
  • Pervasive Developmental Disorder 100%

• Manual Versus Automated: The Challenging Routine of Infant Vocalisation Segmentation in Home Videos to Study Neuro(mal)development

  Pokorny, F. B., Peharz, R., Roth, W., Zöhrer, M., Pernkopf, F., Marschik, P. B. & Schuller, B. W., 2016, Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH. Band Volume 08-12-September-2016. S. 2997 - 3001

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  • Infant Vocalization 100%
  • Infant 100%
  • Voice Activity Detection 50%
  • Linguistics 50%
  • Small Proportion 50%

• Retrospektive Analyse frühkindlicher Lautäußerungen in "Home- Videos": Ein signalanalytischer Ansatz zur Früherkennung von Entwicklungsstörungen

  Schuller, B. W., Peharz, R., Pernkopf, F., Bartl-Pokorny, K. D., Einspieler, C., Marschik, P. B. & Pokorny, F. B., 2016, Österreichische Linguistiktagung (ÖLT42).

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• Structure Inference in Sum-Product Networks using Infinite Sum-Product Trees

  Trapp, M., Peharz, R., Skowron, M., Madl, T., Pernkopf, F. & Trappl, R., 2016, Neural Information Processing Systems (NIPS) workshop.

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  • Infinite Sum 100%
  • Product Sum 100%
  • Inference 100%
  • structure learning 100%
  • Bayesian Model 50%
• 2015

  On Representation Learning for Artificial Bandwidth Extension

  Zöhrer, M., Pernkopf, F. & Peharz, R., 2015, INTERSPEECH-2015. ., S. 791-795

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• On theoretical properties of sum-product networks

  Peharz, R., Tschiatschek, S., Pernkopf, F. & Domingos, P., 2015, International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. ., S. X-x

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• Representation Learning for Single-Channel Source Separation and Bandwidth Extension

  Zöhrer, M., Pernkopf, F. & Peharz, R., 2015, in: IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing . 23, 12, S. 2398-2409

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  • Source Separation 100%
  • Channels 100%
  • Representation Learning 100%
  • Generative Model 33%
  • Hidden Markov Model 33%
• 2014

  Introduction to Probabilistic Graphical Models

  Pernkopf, F., Peharz, R. & Tschiatschek, S., 2014, Academic Press Library in Signal Processing: Signal Processing Theory and Machine Learning. Academic Press, S. 989-1064

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• Learning Selective Sum-Product Networks

  Peharz, R., Gens, R. & Domingos, P., 2014, ICML Workshop on Learning Tractable Probabilistic Models. ., S. 0-0

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  Open Access

  Datei

• Modeling Speech with Sum- Product Networks: Application to Bandwidth Extension

  Peharz, R., Kapeller, G., Mowlaee Beikzadehmahaleh, P. & Pernkopf, F., 2014, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ., S. 3699-3703

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  Open Access

  Datei
• 2013

  Greedy Part-wise Learning of Sum-Product Networks

  Peharz, R., Geiger, B. & Pernkopf, F., 2013, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. ., S. 612-627

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• The Most Generative Maximum Margin Bayesian Networks

  Peharz, R., Tschiatschek, S. & Pernkopf, F., 2013, International Conference on Machine Learning. ., S. 235-243

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• 2012

  Exact Maximum Margin Structure Learning of Bayesian Networks

  Peharz, R. & Pernkopf, F., 2012, International Conference on Machine Learning. ., S. X-X

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• On Linear and MIXMAX Interaction Models for Single Channel Source Separation

  Peharz, R. & Pernkopf, F., 2012, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ., S. 249-252

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• Sparse nonnegative matrix factorization with ℓ0-constraints

  Peharz, R. & Pernkopf, F., 2012, in: Neurocomputing. 80, S. 38-46

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• 2011

  Efficient Implementation of Probabilistic Multi-Pitch Tracking

  Wohlmayr, M., Peharz, R. & Pernkopf, F., 2011, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ., S. 5412-5415

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• Gain-robust Multi-pitch Tracking Using Sparse Nonnegative Matrix Factorization

  Peharz, R., Wohlmayr, M. & Pernkopf, F., 2011, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ., S. 5416-5419

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• 2010

  A Factorial Sparse Coder Model for Single Channel Source Separation

  Peharz, R., Stark, M. & Pernkopf, F., 2010, Proceedings of Interspeech 2010. ., S. 386-389

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• Sparse Nonnegative Matrix Factorization using ℓ0-Constraints

  Peharz, R., Stark, M. & Pernkopf, F., 2010, Proceedings of MLSP. ., S. 83-88

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