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Andriy Mnih

2003–2026 年に発表

42
論文数
19,033
被引用数
26
h 指数
34
i10 指数

被引用数

Andriy Mnih の年別被引用数1967 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2003 年: 被引用 1 件2005 年: 被引用 2 件2006 年: 被引用 1 件2007 年: 被引用 15 件2008 年: 被引用 36 件2009 年: 被引用 64 件2010 年: 被引用 123 件2011 年: 被引用 168 件2012 年: 被引用 197 件2013 年: 被引用 342 件2014 年: 被引用 524 件2015 年: 被引用 709 件2016 年: 被引用 762 件2017 年: 被引用 910 件2018 年: 被引用 1,048 件2019 年: 被引用 1,230 件2020 年: 被引用 1,339 件2021 年: 被引用 1,148 件2022 年: 被引用 610 件2023 年: 被引用 492 件2024 年: 被引用 359 件2025 年: 被引用 229 件2026 年: 被引用 85 件1968〜1996 年は被引用が無いため表示していません1998〜1999 年は被引用が無いため表示していません2001〜2002 年は被引用が無いため表示していません2004 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,010 件、この内訳の 28.4%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,275 件、この内訳の 21.5%イギリス: 引用元論文 667 件、この内訳の 6.3%オーストラリア: 引用元論文 462 件、この内訳の 4.4%カナダ: 引用元論文 386 件、この内訳の 3.7%香港: 引用元論文 310 件、この内訳の 2.9%ドイツ: 引用元論文 287 件、この内訳の 2.7%日本: 引用元論文 256 件、この内訳の 2.4%インド: 引用元論文 246 件、この内訳の 2.3%フランス: 引用元論文 242 件、この内訳の 2.3%シンガポール: 引用元論文 234 件、この内訳の 2.2%韓国: 引用元論文 206 件、この内訳の 2%
0%28.4%その他 18.9%

機関

分野

  • Computer Science83.9%
  • Engineering4.8%
  • Physics and Astronomy2%
  • Social Sciences2%
  • Mathematics1.6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.3%
  • その他4.4%

トピック

  • Recommender Systems and Techniques12%
  • Topic Modeling7.7%
  • Advanced Graph Neural Networks4.5%
  • Natural Language Processing Techniques4.1%
  • Generative Adversarial Networks and Image Synthesis3.4%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning2.5%
  • その他65.8%

共著者

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  1. The Concrete Distribution: A Continuous Relaxation of Discrete Random Variables

    著者: Chris J. Maddison, Andriy Mnih, Yee Whye Teh - ICLR (Poster) 2016 被引用: 2,959

  2. Probabilistic Matrix Factorization

    著者: Ruslan Salakhutdinov, Andriy Mnih - Neural Information Processing Systems, NIPS 2007 被引用: 4,827

  3. Attentive Neural Processes

    著者: Hyunjik Kim, Andriy Mnih, Jonathan Schwarz, Marta Garnelo, S. M. Ali Eslami, Dan Rosenbaum, Oriol Vinyals, Yee Whye Teh - ICLR (Poster) 2019 被引用: 543

  4. Bayesian probabilistic matrix factorization using Markov chain Monte Carlo

    著者: Ruslan Salakhutdinov, Andriy Mnih - conference on Machine learning - ICML '08 2008 被引用: 1,453

  5. Restricted Boltzmann machines for collaborative filtering

    著者: Ruslan Salakhutdinov, Andriy Mnih, Geoffrey E. Hinton - conference on Machine learning, ICML 2007 被引用: 1,882

  6. Disentangling by Factorising

    著者: Hyunjik Kim, Andriy Mnih - International Conference on Machine Learning, ICML 2018 被引用: 1,574

  7. Monte Carlo Gradient Estimation in Machine Learning

    著者: Shakir Mohamed, Mihaela Rosca, Michael Figurnov, Andriy Mnih - J. Mach. Learn. Res. 2020 被引用: 92

  8. Q-Learning in enormous action spaces via amortized approximate maximization

    著者: Tom Van de Wiele, David Warde-Farley, Andriy Mnih, Volodymyr Mnih - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 44

  9. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models

    著者: Andriy Mnih, Yee Whye Teh - ICML 2012 被引用: 589

  10. Three new graphical models for statistical language modelling

    著者: Andriy Mnih, Geoffrey E. Hinton - conference on Machine learning, ICML 2007 被引用: 582

  11. Implicit Reparameterization Gradients

    著者: Mikhail Figurnov, Shakir Mohamed, Andriy Mnih - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2018 被引用: 269

  12. Learning word embeddings efficiently with noise-contrastive estimation

    著者: Andriy Mnih, Koray Kavukcuoglu - Neural Information Processing Systems, NIPS 2013 被引用: 641

  13. Compositional Score Modeling for Simulation-Based Inference

    著者: Tomas Geffner, George Papamakarios, Andriy Mnih - ICML 2023 被引用: 56

  14. The Lipschitz Constant of Self-Attention

    著者: Hyunjik Kim, George Papamakarios, Andriy Mnih - International Conference on Machine Learning, ICML 2021 被引用: 232

  15. Schrodinger Bridge Flow for Unpaired Data Translation

    著者: Valentin De Bortoli, Iryna Korshunova, Andriy Mnih, Arnaud Doucet - Advances in Neural Information Processing Systems 37, NeurIPS 2024 被引用: 51

  16. Variational Inference for Monte Carlo Objectives

    著者: Andriy Mnih, Danilo Jimenez Rezende - International Conference on Machine Learning, ICML 2016 被引用: 312

  17. REBAR: Low-variance, unbiased gradient estimates for discrete latent variable models

    著者: George Tucker, Andriy Mnih, Chris J. Maddison, Dieterich Lawson, Jascha Sohl-Dickstein - ICLR (Workshop) 2017 被引用: 304

  18. A Scalable Hierarchical Distributed Language Model

    著者: Andriy Mnih, Geoffrey E. Hinton - http://www.cs.toronto.edu/%7Eamnih/papers/hlbl_final.pdf, NIPS 2008 被引用: 1,027

  19. MuProp: Unbiased Backpropagation for Stochastic Neural Networks

    著者: Shixiang Gu, Sergey Levine, Ilya Sutskever, Andriy Mnih - ICLR (Poster) 2016 被引用: 48

  20. Sparse Orthogonal Variational Inference for Gaussian Processes

    著者: Jiaxin Shi, Michalis K. Titsias, Andriy Mnih - AISTATS 2020 被引用: 7

  21. Neural Variational Inference and Learning in Belief Networks

    著者: Andriy Mnih, Karol Gregor - ICML 2014 被引用: 735

  22. Filtering Variational Objectives

    著者: Chris J. Maddison, Dieterich Lawson, George Tucker, Nicolas Heess, Mohammad Norouzi, Andriy Mnih, Arnaud Doucet, Yee Whye Teh - NIPS 2017 被引用: 231

  23. Unbiased Gradient Estimation with Balanced Assignments for Mixtures of Experts

    著者: Wouter Kool, Chris J. Maddison, Andriy Mnih - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 3

  24. Resampled Priors for Variational Autoencoders

    著者: Matthias Bauer, Andriy Mnih - AISTATS 2019 被引用: 122