Výsledky vyhledávání
- 1.0570030 - ÚI 2024 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Harikrishnan, N. B. - Kathpalia, Aditi - Nagaraj, N.
Causality Preserving Chaotic Transformation and Classification using Neurochaos Learning.
Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022). New Orleans: Curran Associates, 2022 - (Koyejo, S.; Mohamed, S.; Agarwal, A.; Belgrave, D.; Cho, K.; Oh, A.), č. článku 189185. ISBN 978-171387108-8. ISSN 1049-5258.
[NeurIPS 2022: Conference on Neural Information Processing Systems /36./. New Orleans / virtual (US), 28.11.2022-09.12.2022]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
Grant ostatní: AV ČR(CZ) AP1901
Program: Akademická prémie - Praemium Academiae
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: neurochaos learning * cause-effect classification * transfer learning * causal machine learning
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/0d9057d84a9fc37523bf826232ea6820-Paper-Conference.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0341401Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0570030-afin.pdf 2 1.6 MB volně online Vydavatelský postprint povolen - 2.0569861 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Jalaldoust, A. - Hlaváčková-Schindler, Kateřina - Plant, C.
Causal Discovery in Hawkes Processes by Minimum Description Length.
Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto: AAAI Press, 2022, s. 6978-6987. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 36 No. 6: AAAI-22 Technical Tracks 6. ISBN 978-1-57735-876-3. ISSN 2159-5399. E-ISSN 2374-3468.
[The AAAI Conference on Artificial Intelligence /36./. Online (US), 22.02.2022-01.03.2022]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Granger causality * minimum description length principle * probability distributions * Hawkes process
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/20656/20415
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0341202 - 3.0567047 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Balazia, M. - Hlaváčková-Schindler, Kateřina - Sojka, P. - Plant, C.
Interpretable Gait Recognition by Granger Causality.
2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Piscataway: IEEE, 2022, s. 1069-1075. ISBN 978-1-6654-9063-4. ISSN 1051-4651.
[ICPR 2022: International Conference on Pattern Recognition /26./. Montréal (CA), 21.08.2022-25.08.2022]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Measurement * Analytical models * Three-dimensional displays * Neural networks * Video surveillance * Skeleton * Motion capture
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://dx.doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956624
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0338380 - 4.0539725 - ÚI 2022 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Hlaváčková-Schindler, Kateřina - Plant, C.
Poisson Graphical Granger Causality by Minimum Message Length.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Proceedings, Part 1. Cham: Springer, 2021 - (Hutter, F.; Kersting, K.; Lijffijt, J.; Valera, I.), s. 526-541. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 12457. ISBN 978-3-030-67657-5. ISSN 0302-9743.
[ECML PKDD 2020: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Ghent / Virtual (BE), 14.09.2020-18.09.2020]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Granger causality * Poisson graphical Granger model * Minimum message length * Ridge regression for GLM
Obor OECD: Applied mathematics
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0317427Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0539725-apre.pdf 1 458.1 KB Autorský preprint vyžádat - 5.0508386 - ÚI 2020 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Paluš, Milan
Causality and Information Transfer across Time Scales.
Measurement 2019. Proceedings of the 12th International Conference on Measurement. Bratislava, Piscataway: Institute of Measurement Science SAS, IEEE, 2019 - (Maňka, J.; Švehlíková, J.; Witkovský, V.; Frollo, I.), s. 92-101. ISBN 978-80-972629-3-8.
[Measurement 2019. The International Conference on Measurement /12./. Smolenice (SK), 27.05.2019-29.05.2019]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-16066S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Granger Causality * Information Transfer * Interactions * Multiscale Dynamics * causality * coupling * information transfer * synchronization * time scales
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://www.measurement.sk/M2019/
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0299314