Danilo Jimenez Rezende

2011–2025 年に発表

53
論文数
25,054
被引用数
38
h 指数
48
i10 指数

被引用数

Danilo Jimenez Rezende の年別被引用数1950 年: 被引用 2 件1962 年: 被引用 1 件1965 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 2 件2004 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 2 件2007 年: 被引用 1 件2011 年: 被引用 2 件2012 年: 被引用 1 件2013 年: 被引用 6 件2014 年: 被引用 16 件2015 年: 被引用 76 件2016 年: 被引用 218 件2017 年: 被引用 406 件2018 年: 被引用 677 件2019 年: 被引用 1,143 件2020 年: 被引用 1,486 件2021 年: 被引用 1,405 件2022 年: 被引用 821 件2023 年: 被引用 745 件2024 年: 被引用 494 件2025 年: 被引用 373 件2026 年: 被引用 135 件1951〜1961 年は被引用が無いため表示していません1963〜1964 年は被引用が無いため表示していません1966〜1988 年は被引用が無いため表示していません1990〜1994 年は被引用が無いため表示していません1996〜1997 年は被引用が無いため表示していません1999 年は被引用が無いため表示していません2002〜2003 年は被引用が無いため表示していません2005 年は被引用が無いため表示していません2008〜2010 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・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,142 件、この内訳の 26.8%中国: 引用元論文 1,189 件、この内訳の 14.9%イギリス: 引用元論文 820 件、この内訳の 10.2%ドイツ: 引用元論文 537 件、この内訳の 6.7%カナダ: 引用元論文 348 件、この内訳の 4.3%スイス: 引用元論文 276 件、この内訳の 3.5%フランス: 引用元論文 275 件、この内訳の 3.4%日本: 引用元論文 274 件、この内訳の 3.4%オーストラリア: 引用元論文 187 件、この内訳の 2.3%オランダ: 引用元論文 187 件、この内訳の 2.3%韓国: 引用元論文 180 件、この内訳の 2.3%イタリア: 引用元論文 133 件、この内訳の 1.7%
0%26.8%その他 18.2%

分野

  • Computer Science70.2%
  • Engineering9.8%
  • Physics and Astronomy5.2%
  • Neuroscience2.9%
  • Medicine2.1%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology1.9%
  • その他7.9%

トピック

  • Generative Adversarial Networks and Image Synthesis6.8%
  • Reinforcement Learning in Robotics3.6%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning3.4%
  • Topic Modeling2.8%
  • Gaussian Processes and Bayesian Inference2.5%
  • Multimodal Machine Learning Applications2.4%
  • その他78.5%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Variational Inference with Normalizing Flows

    著者: , - ICML 2015 被引用: 5,034

  2. Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference

    著者: , , , , - J. Mach. Learn. Res. 2021 被引用: 418

  3. Semi-Supervised Learning with Deep Generative Models

    著者: , , , - NIPS 2014 被引用: 2,943

  4. Variational Intrinsic Control

    著者: , , - International Conference on Learning Representations, ICLR (Workshop) 2016 被引用: 484

  5. Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Tim Harley, Sam Haves, Felix Hill, Ed Hirst, Drew A. Hudson, J. J. Hudson, Steph Hughes-Fitt, Danilo Jimenez Rezende, Mimi Jasarevic, Laura Kampis, Rosemary Ke, Thomas M. Keck, Junkyung Kim, Oscar Knagg, Kavya Kopparapu, Lawton, Rory, Andrew K. Lampinen, Shane Legg, Alexander Lerchner, Marjorie Limont, Yulan Liu, Maria Loks-Thompson, Joseph Marino, Kathryn Martin Cussons, Löıc Matthey, Siobhan Mcloughlin, Piermaria Mendolicchio, Hamza Merzić, Anna Mitenkova, Alexandre Moufarek, Valeria Oliveira, Yanko Oliveira, Hannah Openshaw, Renke Pan, Aneesh Pappu, Alex Platonov, Ollie Purkiss, David Reichert, John Reid, Pierre Harvey Richemond, Tyson Roberts, Giles Ruscoe, Jaume Sanchez Elias, Tasha Sandars, Daniel P. Sawyer, Tim Scholtes, Guy Simmons, Daniel Slater, Hubert Soyer, Heiko Strathmann, Peter K. Stys, Allison C. Tam, Denis Teplyashin, Tayfun Terzi, Davide Vercelli, Bojan Vujatovic, Marcus Wainwright, Jane X. Wang, Zhengdong Wang, Daan Wierstra, Duncan Williams, Nathaniel Wong, Sarah York, N. Young - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 67

  6. Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics

    著者: , , , , - NIPS 2016 被引用: 1,569

  7. Neural scene representation and rendering

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Science 2018 被引用: 538

  8. Metacognitive Capabilities of LLMs: An Exploration in Mathematical Problem Solving

    著者: , , , , , , , , , - Advances in Neural Information Processing Systems 37, NeurIPS 2024 被引用: 87

  9. Stochastic Back-propagation and Variational Inference in Deep Latent Gaussian Models

    著者: , , - ICML 2014 被引用: 5,713

  10. A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images

    著者: , , , , , , , , - NeurIPS 2018 被引用: 731

  11. Taming VAEs

    著者: , - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 127

  12. Equivariant flow-based sampling for lattice gauge theory

    著者: , , , , , , , - Physical Review Letters 2020 被引用: 198

  13. Normalizing Flows on Riemannian Manifolds

    著者: , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2016 被引用: 78

  14. A Hierarchical Probabilistic U-Net for Modeling Multi-Scale Ambiguities

    著者: , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 61

  15. Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning

    著者: , , , , , , , , , , , , , , - NIPS 2017 被引用: 599

  16. Unsupervised Predictive Memory in a Goal-Directed Agent

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 148

  17. Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based Reinforcement Learning

    著者: , , , , , , , , , - NeurIPS Datasets and Benchmarks 2021 被引用: 77

  18. Targeted free energy estimation via learned mappings

    著者: , , , , , , , - The Journal of Chemical Physics 2020 被引用: 71

  19. NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model

    著者: , , , , , , - International Conference on Machine Learning, ICML 2021 被引用: 173

  20. Learning to Induce Causal Structure

    著者: , , , , , , , , , - ICLR 2023 被引用: 82

  21. Normalizing Flows on Tori and Spheres

    著者: , , , , , , - International Conference on Machine Learning, ICML 2020 被引用: 187

  22. Equivariant Hamiltonian Flows

    著者: , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 56

  23. DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation

    著者: , , , , - http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v37/gregor15.pdf, ICML 2015 被引用: 2,010

  24. Conditional Neural Processes

    著者: , , , , , , , , - ICML 2018 被引用: 867