Matthias Bethge

1999–2026 年に発表

236
論文数
39,700
被引用数
67
h 指数
165
i10 指数

被引用数

Matthias Bethge の年別被引用数1964 年: 被引用 2 件1967 年: 被引用 1 件1972 年: 被引用 2 件1984 年: 被引用 1 件1991 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 2 件2001 年: 被引用 4 件2002 年: 被引用 5 件2003 年: 被引用 6 件2004 年: 被引用 8 件2005 年: 被引用 8 件2006 年: 被引用 11 件2007 年: 被引用 12 件2008 年: 被引用 22 件2009 年: 被引用 28 件2010 年: 被引用 54 件2011 年: 被引用 88 件2012 年: 被引用 73 件2013 年: 被引用 120 件2014 年: 被引用 131 件2015 年: 被引用 151 件2016 年: 被引用 349 件2017 年: 被引用 727 件2018 年: 被引用 1,093 件2019 年: 被引用 1,868 件2020 年: 被引用 2,429 件2021 年: 被引用 2,744 件2022 年: 被引用 2,230 件2023 年: 被引用 2,192 件2024 年: 被引用 2,434 件2025 年: 被引用 1,903 件2026 年: 被引用 597 件2027 年: 被引用 2 件1965〜1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1971 年は被引用が無いため表示していません1973〜1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1990 年は被引用が無いため表示していません1992〜1994 年は被引用が無いため表示していません1997〜2000 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 4,912 件、この内訳の 24.6%中国: 引用元論文 3,651 件、この内訳の 18.3%ドイツ: 引用元論文 1,624 件、この内訳の 8.1%イギリス: 引用元論文 1,330 件、この内訳の 6.7%カナダ: 引用元論文 692 件、この内訳の 3.5%フランス: 引用元論文 619 件、この内訳の 3.1%日本: 引用元論文 588 件、この内訳の 3%韓国: 引用元論文 558 件、この内訳の 2.8%スイス: 引用元論文 500 件、この内訳の 2.5%オーストラリア: 引用元論文 462 件、この内訳の 2.3%イタリア: 引用元論文 445 件、この内訳の 2.2%香港: 引用元論文 389 件、この内訳の 2%
0%24.6%その他 20.9%

分野

  • Computer Science61%
  • Neuroscience15.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology5.6%
  • Engineering5.5%
  • Medicine4.5%
  • Psychology1.8%
  • その他5.9%

トピック

  • Generative Adversarial Networks and Image Synthesis7.2%
  • Neural dynamics and brain function4.1%
  • Adversarial Robustness in Machine Learning3.6%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning3.1%
  • Advanced Image Processing Techniques3%
  • Advanced Neural Network Applications2.9%
  • その他76.1%

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  1. Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

    著者: , , - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016 被引用: 6,010

  2. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning

    著者: , , , , , , - Nature Neuroscience 2018 被引用: 5,563

  3. Shortcut Learning in Deep Neural Networks

    著者: , , , , , , - Nature Machine Intelligence, Nat. Mach. Intell. 2020 被引用: 1,811

  4. ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness

    著者: , , , , , - ICLR 2019 被引用: 3,238

  5. A Neural Algorithm of Artistic Style

    著者: , , - Journal of Vision 2016 被引用: 1,123

  6. Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming

    著者: , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 331

  7. Decision-Based Adversarial Attacks: Reliable Attacks Against Black-Box Machine Learning Models

    著者: , , - ICLR (Poster) 2018 被引用: 1,558

  8. Playing repeated games with Large Language Models

    著者: , , , , , - Nature Human Behaviour 2025 被引用: 120

  9. A note on the evaluation of generative models

    著者: , , - ICLR 2016 被引用: 539

  10. A Sober Look at Progress in Language Model Reasoning: Pitfalls and Paths to Reproducibility

    著者: , , , , , - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 69

  11. Controlling Perceptual Factors in Neural Style Transfer

    著者: , , , , - IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017 被引用: 514

  12. The functional diversity of retinal ganglion cells in the mouse

    著者: , , , , , - Nature, Nat. 2016 被引用: 1,104

  13. Investigating Continual Pretraining in Large Language Models: Insights and Implications

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 57

  14. Improving robustness against common corruptions by covariate shift adaptation

    著者: , , , , , - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2020 被引用: 652

  15. DeepGaze III: Modeling free-viewing human scanpaths with deep learning

    著者: , , - Journal of Vision 2022 被引用: 104

  16. Electrophysiological, transcriptomic and morphologic profiling of single neurons using Patch-seq

    著者: , , , , , , , , , , , - Nature Biotechnology 2015 被引用: 639

  17. Continual Learning: Applications and the Road Forward

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Trans. Mach. Learn. Res. 2024 被引用: 47

  18. A foundation model to predict and capture human cognition

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Fabian J. Theis, Vuong Truong, Vishaal Udandarao, Konstantinos Voudouris, Robert C. Wilson, Kristin Witte, Shuchen Wu, Dirk U. Wulff, Huadong Xiong, Eric Schulz - Nature, Nat. 2025 被引用: 72

  19. Foolbox Native: Fast adversarial attacks to benchmark the robustness of machine learning models in PyTorch, TensorFlow, and JAX

    著者: , , , - The Journal of Open Source Software, J. Open Source Softw. 2020 被引用: 161

  20. Approximating CNNs with Bag-of-local-Features models works surprisingly well on ImageNet

    著者: , - ICLR (Poster) 2019 被引用: 642

  21. DeepGaze II: Reading fixations from deep features trained on object recognition

    著者: , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2016 被引用: 262

  22. No "Zero-Shot" Without Exponential Data: Pretraining Concept Frequency Determines Multimodal Model Performance

    著者: , , , , , , , - Advances in Neural Information Processing Systems 37, NeurIPS 2024 被引用: 99

  23. Centaur: a foundation model of human cognition

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Mirko Thalmann, Fabian J. Theis, Vuong Truong, Vishaal Udandarao, Konstantinos Voudouris, Robert C. Wilson, Kristin Witte, Shuchen Wu, Dirk U. Wulff, Huadong Xiong, Eric Schulz - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 36

  24. Generalisation in humans and deep neural networks

    著者: , , , , , - NeurIPS 2018 被引用: 685