Bernhard Schäfl

280

140

210

20202021202220232024202519 96 145 223 270 31

Openbare toegang

2 artikelen

0 artikelen

beschikbaar

niet beschikbaar

Op basis van financieringsmachtigingen

Sepp HochreiterInstitute for Machine Learning, Johannes Kepler University LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Michael WidrichMachine Learning Scientist @ FreenomeGeverifieerd e-mailadres voor freenome.com
Milena PavlovićPostdoctoral researcher, University of OsloGeverifieerd e-mailadres voor uio.no
Johannes BrandstetterJohannes Kepler University (JKU) LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Günter KlambauerProf., LIT AI Lab & Institute for Machine Learning, Johannes Kepler UniversityGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Geir Kjetil SandveProfessor, bioinformatics, University of OsloGeverifieerd e-mailadres voor ifi.uio.no
Victor GreiffAssociate Professor, Laboratory for Computational and Systems Immunology, University of OsloGeverifieerd e-mailadres voor medisin.uio.no
Hubert RamsauerResearch Assistant at Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Philipp SeidlInstitute for Machine Learning, Johannes Kepler University LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Thomas AdlerJohannes Kepler University, LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Johannes LehnerJohannes Kepler Universität LinzGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at
Michael KoppAI researcherGeverifieerd e-mailadres voor nirmata.tech
Michael GillhoferGeverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at

Bernhard Schäfl

Postdoctoral Research Scientist, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna (BOKU)

Geverifieerd e-mailadres voor ml.jku.at


Titel Sorteren op citaties Sorteren op jaar Sorteren op titel	Geciteerd door Geciteerd door	Jaar
Hopfield networks is all you need H Ramsauer, B Schäfl, J Lehner, P Seidl, M Widrich, T Adler, L Gruber, ... International Conference on Learning Representations, 2021	600	2021
Modern hopfield networks and attention for immune repertoire classification M Widrich, B Schäfl, M Pavlović, H Ramsauer, L Gruber, M Holzleitner, ... Advances in Neural Information Processing Systems 33, 18832-18845, 2020	138	2020
Modern Hopfield Networks as Memory for Iterative Learning on Tabular Data B Schäfl, L Gruber, A Bitto-Nemling, S Hochreiter Associative Memory & Hopfield Networks in 2023, 2023	30*	2023
DeepRC: immune repertoire classification with attention-based deep massive multiple instance learning M Widrich, B Schäfl, M Pavlović, GK Sandve, S Hochreiter, V Greiff, ... BioRxiv 2020, 038158, 2020	14	2020
A GAN based solver of black-box inverse problems M Gillhofer, H Ramsauer, J Brandstetter, B Schäfl, S Hochreiter NeurIPS 2019 Workshop on Solving Inverse Problems with Deep Networks, 2019	5	2019
G-Signatures: Global Graph Propagation With Randomized Signatures B Schäfl, L Gruber, J Brandstetter, S Hochreiter arXiv preprint arXiv:2302.08811, 2023	4	2023
Utilizing Explicit and Implicit Memory in Deep Neural Networks/submitted by Bernhard Franz Schäfl BF Schäfl		2023
An LSTM-based approach for coiled-coil domain prediction B Schäfl Universität Linz, 2018		2018

Het systeem kan de bewerking nu niet uitvoeren. Probeer het later opnieuw.

Artikelen 1–8

Citaties per jaar