Jakob Macke

Процитировано

	Все	Начиная с 2020 г.
Статистика цитирования	6848	4921
h-индекс	40	33
i10-индекс	74	61

1600

800

400

1200

2009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024202532 63 64 79 116 112 166 222 304 311 405 458 612 863 1152 1578 253

Общий доступ

Просмотреть все

59 статей

0 статей

доступно

недоступно

На основе финансирования

Соавторы

Pedro J. GoncalvesVIB-Neuroelectronics Research Flanders (NERF)Подтвержден адрес электронной почты в домене nerf.be
Michael DeistlerTübingen UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de
Jan-Matthis LueckmannGoogleПодтвержден адрес электронной почты в домене jan-matthis.de
Matthias BethgeTübingen University & Maddox Co-FounderПодтвержден адрес электронной почты в домене bethgelab.org
Bernhard SchölkopfDirector, Max Planck Institute for Intelligent Systems & ELLIS Institute Tübingen; Professor at ETHПодтвержден адрес электронной почты в домене tuebingen.mpg.de
David S GreenbergHelmholz Centre HereonПодтвержден адрес электронной почты в домене hereon.de
Jan BoeltsTransferLab - appliedAI Institute for EuropeПодтвержден адрес электронной почты в домене appliedai-institute.de
Giacomo Bassettoresearch center caesar, an associate of the Max Planck Society, Bonn, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене caesar.de
Marcel NonnenmacherUniversity College LondonПодтвержден адрес электронной почты в домене ucl.ac.uk
Stephen R GreenUniversity of NottinghamПодтвержден адрес электронной почты в домене nottingham.ac.uk
Maximilian DaxPostdoctoral Researcher at ETH ZurichПодтвержден адрес электронной почты в домене inf.ethz.ch
Srinivas C. TuragaHHMI Janelia Research CampusПодтвержден адрес электронной почты в домене janelia.hhmi.org
Felix WichmannEberhard Karls Universität TübingenПодтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de
Lars BuesingGoogle DeepMindПодтвержден адрес электронной почты в домене google.com
Philipp BerensHertie Institute for AI in Brain Health, University of TübingenПодтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de
Alessandra BuonannoDirector, Max Planck Institute for Gravitational Physics, Potsdam; Professor, University of MarylandПодтвержден адрес электронной почты в домене aei.mpg.de
Maneesh SahaniGatsby Unit, UCLПодтвержден адрес электронной почты в домене gatsby.ucl.ac.uk
Kaan ÖcalPostdoctoral Researcher, University of MelbourneПодтвержден адрес электронной почты в домене unimelb.edu.au
Álvaro Tejero-CanteroPenpot (Kaleidos Ventures)Подтвержден адрес электронной почты в домене teje.ro
Poornima RameshStudent, University of TuebingenПодтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de

Jakob Macke

Machine Learning in Science, Tübingen University

Подтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de - Главная страница

Machine learning AI for Science NeuroAI Computational neuroscience Simulation-based inference


Название По числу цитат По году По названию	Процитировано Процитировано	Год
Painfree and accurate Bayesian estimation of psychometric functions for (potentially) overdispersed data HH Schütt, S Harmeling, JH Macke, FA Wichmann Vision research 122, 105-123, 2016	391	2016
Automatic Posterior Transformation for Likelihood-Free Inference Greenberg D. S., Nonnenmacher M., Macke J. H. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, ICML …, 2019	356*	2019
sbi: A toolkit for simulation-based inference A Tejero-Cantero, J Boelts, M Deistler, JM Lueckmann, C Durkan, ... Journal of Open Source Software 5 (52), 2505, 2020	303	2020
Intrinsic dimension of data representations in deep neural networks A Ansuini, A Laio, JH Macke, Z D Advances in Neural Information Processing Systems 32 (Neurips 2019), 2019	303	2019
Flexible statistical inference for mechanistic models of neural dynamics JM Lueckmann, PJ Goncalves, G Bassetto, K Öcal, M Nonnenmacher, ... Advances in neural information processing systems 30, 2017	302	2017
Empirical models of spiking in neural populations JH Macke, L Buesing, JP Cunningham, BM Yu, KV Shenoy, M Sahani Advances in Neural Information Processing Systems 24, 2011	299	2011
Neural population coding: combining insights from microscopic and mass signals S Panzeri, JH Macke, J Gross, C Kayser Trends in cognitive sciences 19 (3), 162-172, 2015	265	2015
Training deep neural density estimators to identify mechanistic models of neural dynamics PJ Gonçalves, JM Lueckmann, M Deistler, M Nonnenmacher, K Öcal, ... elife 9 (e56261), 2020	248	2020
Real-time gravitational wave science with neural posterior estimation M Dax, SR Green, J Gair, JH Macke, A Buonanno, B Schölkopf Physical review letters 127 (24), 241103, 2021	245	2021
Generating spike trains with specified correlation coefficients JH Macke, P Berens, AS Ecker, AS Tolias, M Bethge Neural Computation 21 (2), 397-423, 2009	234	2009
Crowdsourced analysis of clinical trial data to predict amyotrophic lateral sclerosis progression R Küffner, N Zach, R Norel, J Hawe, D Schoenfeld, L Wang, G Li, L Fang, ... Nature biotechnology 33 (1), 51-57, 2015	222	2015
Benchmarking Simulation-Based Inference JM Lueckmann, J Boelts, D Greenberg, P Goncalves, JH Macke International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 343-351, 2021	217	2021
Quantifying the effect of intertrial dependence on perceptual decisions I Fründ, FA Wichmann, JH Macke Journal of vision 14 (7), 9-9, 2014	216	2014
Deep learning enables fast and dense single-molecule localization with high accuracy A Speiser, LR Müller, P Hoess, U Matti, CJ Obara, WR Legant, A Kreshuk, ... Nature methods 18 (9), 1082-1090, 2021	215	2021
Inferring decoding strategies from choice probabilities in the presence of correlated variability RM Haefner, S Gerwinn, JH Macke, M Bethge Nature neuroscience 16 (2), 235-242, 2013	182	2013
Community-based benchmarking improves spike rate inference from two-photon calcium imaging data P Berens, J Freeman, T Deneux, N Chenkov, T McColgan, A Speiser, ... PLoS computational biology 14 (5), e1006157, 2018	157	2018
Likelihood-free inference with emulator networks JHM Jan-Matthis Lueckmann, Giacomo Bassetto, Theofanis Karaletsos Proceedings of The 1st Symposium on Advances in Approximate Bayesian …, 2019	147*	2019
Analyzing biological and artificial neural networks: challenges with opportunities for synergy? DGT Barrett, AS Morcos, JH Macke Current opinion in neurobiology 55, 55-64, 2019	140	2019
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods A Lavin, H Zenil, B Paige, D Krakauer, J Gottschlich, T Mattson, ... arXiv preprint arXiv:2112.03235, 2021	131	2021
Common Input Explains Higher-Order Correlations and Entropy in a Simple Model of Neural Population Activity JH Macke, M Opper, M Bethge Physical Review Letters 106 (20), 208102, 2011	115	2011

В данный момент система не может выполнить эту операцию. Повторите попытку позднее.

Статьи 1–20

Ссылок за год

Повторяющиеся цитирования

Объединенные цитирования

СоавторыСоавторы

Подписаться

Процитировано

Соавторы