Patrick Forré

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Max WellingDistinguished Scientist at MSR AI4Science & Professor Machine Learning, University of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Joris M. MooijProfessor in Mathematical Statistics, Korteweg-de Vries Institute, University of Amsterdam (NL)Dirección de correo verificada de uva.nl
Emiel HoogeboomUniversity of AmsterdamDirección de correo verificada de google.com
Marco FedericiUniversity of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Maurice WeilerUniversity of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Luca FalorsiDirección de correo verificada de aiconic.com
Maximilian IlseSenior Researcher @ Microsoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Pim de HaanQualcomm AI Research, University of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Stephan BongersPh.D. Candidate, University of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Zeynep AkataProfessor at TUM and Director at Helmholtz MunichDirección de correo verificada de helmholtz-munich.de
Jakub M. TomczakAssociate professor at Eindhoven University of TechnologyDirección de correo verificada de tue.nl
Jonas PetersProfessor of Statistics, ETH ZurichDirección de correo verificada de stat.math.ethz.ch
Rianne van den BergPrincipal Research Manager, Microsoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Frank NIELSENSony Computer Science Laboratories Inc (Sony CSL)Dirección de correo verificada de acm.org
Ralph WijersAnton Pannekoek Institute for Astronomy, University of AmsterdamDirección de correo verificada de uva.nl
Antonia RowlinsonUniversiteit van Amsterdam & ASTRONDirección de correo verificada de uva.nl

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Patrick Forré

Assistant Professor Machine Learning, AI4Science Lab Manager, University of Amsterdam

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Argmax Flows and Multinomial Diffusion: Learning Categorical Distributions E Hoogeboom, D Nielsen, P Jaini, P Forré, M Welling NeurIPS 2021, 2021	304*	2021
Learning Robust Representations via Multi-View Information Bottleneck M Federici, A Dutta, P Forré, N Kushman, Z Akata ICLR 2020, 2020	230	2020
Foundations of Structural Causal Models with Cycles and Latent Variables S Bongers, P Forré, J Peters, JM Mooij Annals of Statistics 2021 49 (5), 2885-2915, 2021	146	2021
Explorations in Homeomorphic Variational Auto-Encoding L Falorsi, P de Haan, TR Davidson, N De Cao, M Weiler, P Forré, ... ICML 2018 Workshop: Theoretical Foundations and Applications of Deep …, 2018	117	2018
Sinkhorn AutoEncoders G Patrini, R Berg, P Forré, M Carioni, S Bhargav, M Welling, T Genewein, ... UAI 2019, 2019	109	2019
Reparameterizing Distributions on Lie Groups L Falorsi, P de Haan, TR Davidson, P Forré AISTATS 2019; PMLR 89:3244-3253, 2019, 2019	80	2019
Selecting Data Augmentation for Simulating Interventions M Ilse, JM Tomczak, P Forré ICML 2021, 2021	72*	2021
Equivariant and Coordinate Independent Convolutional Networks - A Gauge Field Theory of Neural Networks M Weiler, P Forré, E Verlinde, M Welling https://maurice-weiler.gitlab.io/#cnn_book, 524, 2023	67*	2023
Constraint-based Causal Discovery for Non-Linear Structural Causal Models with Cycles and Latent Confounders P Forré, JM Mooij UAI 2018, 2018	66	2018
Markov Properties for Graphical Models with Cycles and Latent Variables P Forré, JM Mooij arXiv preprint arXiv:1710.08775, 2017	61	2017
Pruning via Iterative Ranking of Sensitivity Statistics S Verdenius, M Stol, P Forré arXiv preprint arXiv:2006.00896, 2020	33	2020
Truncated Marginal Neural Ratio Estimation BK Miller, A Cole, P Forré, G Louppe, C Weniger NeurIPS 2021, 2021	32	2021
Causal Calculus in the Presence of Cycles, Latent Confounders and Selection Bias P Forré, JM Mooij UAI 2019; PMLR 115:71-80, 2020, 2019	32	2019
Neural Ordinary Differential Equations on Manifolds L Falorsi, P Forré ICML 2020 Workshop INNF+: Invertible Neural Networks, Normalizing Flows, and …, 2020	31	2020
Strongly free sequences and pro-p-groups of cohomological dimension 2. P Forré Journal für die Reine und Angewandte Mathematik 2011 (658), 2011	22	2011
Contrastive Neural Ratio Estimation BK Miller, C Weniger, P Forré NeurIPS 2022, 2022	16	2022
Bayesian optimization of comprehensive two-dimensional liquid chromatography separations J Boelrijk, B Pirok, B Ensing, P Forré Journal of Chromatography A 1659, 2021	16	2021
Clifford Group Equivariant Neural Networks D Ruhe, J Brandstetter, P Forré NeurIPS 2023, 2023	15	2023
Combining interventional and observational data using causal reductions M Ilse, P Forré, M Welling, JM Mooij arXiv preprint arXiv:2103.04786, 2021	15*	2021
An Information-theoretic Approach to Distribution Shifts M Federici, R Tomioka, P Forré NeurIPS 2021, 2021	13	2021

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