Tapani Raiko

20012017

Tutkimustuotoksia vuodessa

Jos olet muokannut tietoja Puressa, ne näkyvät pian tässä.

Tutkimustuotos

2017

Semi-Supervised Domain Adaptation for Weakly Labeled Semantic Video Object Segmentation

Wang, H., Raiko, T., Lensu, L., Wang, T. & Karhunen, J., 2017, Computer Vision ACCV 2016: 13th Asian Conference on Computer Vision, Taipei, Taiwan, November 20-24, 2016, Revised Selected Papers, Part I. Lai, S-H., Lepetit, V., Nishino, K. & Sato, Y. (toim.). s. 163-179 (Lecture Notes in Computer Science; Vuosikerta 10111).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

6 Sitaatiot (Scopus)
2016

DopeLearning: A computational approach to rap lyrics generation

Malmi, E., Takala, P., Toivonen, H., Raiko, T. & Gionis, A., 13 elokuuta 2016, KDD 2016 - Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, Vuosikerta 13-17-August-2016. s. 195-204 10 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Open access
14 Sitaatiot (Scopus)

How to Train Deep Variational Autoencoders and Probabilistic Ladder Networks

Kaae Sønderby, C., Raiko, T., Maaløe, L., Kaae Sønderby, S. & Winther, O., 2016.

Tutkimustuotos: TyöpaperiWorking paperProfessional

Ladder Variational Autoencoders

Kaae Sønderby, C., Raiko, T., Maaløe, L., Kaae Sønderby, S. & Winther, O., 2016, Advances in Neural Information Processing Systems. Neural Information Processing Systems Foundation, s. 3745-3753 9 Sivumäärä (Advances in neural information processing systems; Vuosikerta 29).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Scalable gradient-based tuning of continuous regularization hyperparameters

Luketina, J., Berglund, M., Greff, K. & Raiko, T., 2016, 33rd International Conference on Machine Learning, ICML 2016. Vuosikerta 6. s. 4333-4341 9 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

3 Sitaatiot (Scopus)

Understanding Regularization by Virtual Adversarial Training, Ladder Networks and Others

Abbas, M., Kivinen, J. & Raiko, T., 2016, International Conference on Learning Representations (ICLR): Workshop track.

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionProfessional

2015

Bidirectional recurrent neural networks as generative models

Berglund, M., Raiko, T., Honkala, M., Kärkkäinen, L., Vetek, A. & Karhunen, J., 2015, Advances in Neural Information Processing Systems. Neural Information Processing Systems Foundation, Vuosikerta 2015-January. s. 856-864 9 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

31 Sitaatiot (Scopus)

Denoising autoencoder with modulated lateral connections learns invariant representations of natural images

Rasmus, A., Raiko, T. & Valpola, H., 1 tammikuuta 2015.

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaKonferenssiesitysScientificvertaisarvioitu

How to Pretrain Deep Boltzmann Machines in Two Stages

Cho, K., Raiko, T., Ilin, A. & Karhunen, J., 2015, Springer Series in Bio-/Neuroinformatics: Artificial Neural Networks, Methods and Applications in Bio-/Neuroinformatics. Koprinkova-Hristova, P., Mladenov, V. & Kasabov, N. K. (toim.). Switzerland, s. 201-219

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaChapterScientificvertaisarvioitu

1 Sitaatiot (Scopus)

Iterative Neural Autoregressive Distribution Estimator (NADE-k)

Raiko, T., Yao, L., Cho, K. & Bengio, Y., 2015, Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), Montreal, Canada, December 8-13, 2014. Z. Ghahramani, M. W. & C. Cortes, N. D. L. (toim.).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Measuring the usefulness of hidden units in Boltzmann machines with mutual information

Berglund, M., Raiko, T. & Cho, K., huhtikuuta 2015, julkaisussa : Neural Networks. 64, s. 12-18 7 Sivumäärä

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

10 Sitaatiot (Scopus)

Scalable Gradient-Based Tuning of Continuous Regularization Hyperparameters

Luketina, J., Berglund, M. & Raiko, T., 2015.

Tutkimustuotos: TyöpaperiWorking paperProfessional

Self-organization and missing values in SOM and GTM

Vatanen, T., Osmala, M., Raiko, T., Lagus, K., Sysi-Aho, M., Orešič, M., Honkela, T. & Lähdesmäki, H., 5 tammikuuta 2015, julkaisussa : Neurocomputing. 147, 1, s. 60-70 11 Sivumäärä

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

43 Sitaatiot (Scopus)

Semi-supervised learning with Ladder networks

Rasmus, A., Valpola, H., Honkala, M., Berglund, M. & Raiko, T., 2015, Advances in Neural Information Processing Systems. Neural Information Processing Systems Foundation, Vuosikerta 2015-January. s. 3546-3554 9 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

373 Sitaatiot (Scopus)

Techniques for Learning Binary Stochastic Feedforward Neural Networks

Raiko, P., Berglund, M., Alain, G. & Dinh, L., 7 toukokuuta 2015, International Conference on Learning Representations (ICLR 2015). s. 1-10 10 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionProfessional

Two-layer contractive encodings for learning stable nonlinear features

Schulz, H., Cho, K., Raiko, T. & Behnke, S., 1 huhtikuuta 2015, julkaisussa : Neural Networks. 64, s. 4-11 8 Sivumäärä

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

16 Sitaatiot (Scopus)

Unsupervised Deep Learning: A Short Review

Karhunen, J., Raiko, T. & Cho, K., 2015, Advances in Independent Component Analysis and Learning Machines. Ella Bingham, S. K. (toim.). The Netherlands: ACADEMIC PRESS, s. Chapter 7, pp. 125-142

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaChapterScientific

2014

Iterative neural autoregressive distribution estimator (NADE-k)

Raiko, T., Yao, L., Cho, K. & Bengio, Y., 2014, Advances in Neural Information Processing Systems. January toim. Neural Information Processing Systems Foundation, Vuosikerta 1. s. 325-333 9 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

15 Sitaatiot (Scopus)

Linear State-Space Model with Time-Varying Dynamics

Luttinen, J., Raiko, T. & Ilin, A., 2014, European conference on machine learning and knowledge discovery in databases. Calders, T., Esposito, F., Hüllermeier, E. & Meo, R. (toim.). Berlin Heidelberg, s. 338-353

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

4 Sitaatiot (Scopus)

Techniques for Learning Binary Stochastic Feedforward Neural Networks

Raiko, T., Berglund, M., Alain, G. & Dinh, L., 2014, ArXiv.

Tutkimustuotos: TyöpaperiWorking paperProfessional

2013

A Two-stage Pretraining Algorithm for Deep Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T., Ilin, A. & Karhunen, J., 2013, The International Conference on Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2013. Sofia

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

14 Sitaatiot (Scopus)

Controlling Self-Organization and Handling Missing Values in SOM and GTM

Vatanen, T., Nieminen, I. T., Honkela, T., Raiko, T. & Lagus, K., 2013, International Workshop on Self-organizing Map, (WSOM 2012), Santiago, Chile, 12 - 14 December 2012. s. 55-64

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

2 Sitaatiot (Scopus)

Enhanced Gradient for Training Restricted Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T. & Ilin, A., 2013, julkaisussa : Neural Computation. 25, 3

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

48 Sitaatiot (Scopus)

Gaussian-Bernoulli Deep Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T. & Ilin, A., 2013, The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013). Texas

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

59 Sitaatiot (Scopus)

Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machines and automatic feature extraction for noise robust missing data mask estimation

Keronen, S., Cho, K., Raiko, T., Ilin, A. & Palomäki, K. J., 2013, The 38th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Vancouver, s. 6729-6733 (International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing ICASSP).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

6 Sitaatiot (Scopus)

Jonglöörauksen matematiikka

Raiko, T., 2013, julkaisussa : Arpakannus. 1

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleProfessional

Measuring the Usefulness of Hidden Units in Boltzmann Machines with Mutual Information

Berglund, M., Raiko, T. & Cho, K., 2013, 20th International Conference, ICONIP 2013, Daegu, Korea, November 3-7, 2013. Proceedings, Part I. s. 482-489

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

2 Sitaatiot (Scopus)

Pushing Stochastic Gradient towards Second-Order Methods - Backpropagation Learning with Transformations in Nonlinearities

Vatanen, T., Raiko, T., Valpola, H. & LeCun, Y., 2013, Neural Information Processing (ICONIP 2013). Daegu, s. 442-449

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

4 Sitaatiot (Scopus)

Two-Layer Contractive Encodings with Linear Transformation of Perceptrons for Semi-Supervised Learning

Schulz, H., Cho, K., Raiko, T. & Behnke, S., 2013, The International Conference on Neural Information Processing - ICONIP 2013. Daegu, s. 450-457

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Two-layer contractive encodings with shortcuts for semi-supervised learning

Schulz, H., Cho, K., Raiko, T. & Behnke, S., 2013, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). PART 1 toim. Vuosikerta 8226 LNCS. s. 450-457 8 Sivumäärä (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vuosikerta 8226 LNCS, nro PART 1).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

2 Sitaatiot (Scopus)

Variational Bayesian PCA versus k-NN on a Very Sparse Reddit Voting Dataset

Klapuri, J., Nieminen, I. T., Raiko, T. & Lagus, K., 2013, Advances in Intelligent Data Analysis XII, London, UK, October 17-19, 2013. Tucker, A., Höppner, F., Siebes, A. & Swift, S. (toim.). London, s. 249-260

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

2012

Advances in Training Restricted Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T. & Karhunen, J., 2012, Advances in Intelligent Data Analysis XI - 11th International Symposium, IDA 2012, Helsinki, Finland, October 25-27, 2012.

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientific

A Two-stage Pretraining Algorithm for Deep Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T., Ilin, A. & Karhunen, J., 2012, NIPS 2012 Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning, Lake Tahoe, Usa, December 8, 2012. Lake Tahoe

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Deep learning made easier by linear transformations in perceptrons

Raiko, T., Valpola, H. & LeCun, Y., 2012, AISTAT AISTATS Fifteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTAT 2012) AISTAT AISTATS, La Palma, Canary Islands, April 21-23, 2012. s. 924-932

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

75 Sitaatiot (Scopus)

Gated Boltzmann machine in texture modeling

Hao, T., Raiko, T., Ilin, A. & Karhunen, J., 2012, Artificial Neural Networks and Machine Learning, ICANN 2012 - 22nd International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. PART 2 toim. Vuosikerta 7553 LNCS. s. 124-131 8 Sivumäärä (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vuosikerta 7553 LNCS, nro PART 2).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

4 Sitaatiot (Scopus)

Hybrid Bilinear and Trilinear Models for Exploratory Analysis of Three-Way Poisson Counts

Raitio, J., Raiko, T. & Honkela, T., 2012, ICANN 2012, Lausanne, Switzerland, September 11- 14, 2012. Villa, A. E., Duch, W., "'Erdi", P., Masulli, F. & Palm, G. (toim.). s. 475-482

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Learning Deep Belief Networks from Non-Stationary Streams

Calandra, R., Raiko, T. & Pouzols, M., 2012, ICANN Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2012. s. 379-386

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

21 Sitaatiot (Scopus)

Neurocomputing, Special Issue on Machine Learning for Signal Processing 2010, 80:1-128

Peltonen, J., Raiko, T. & Kaski, S., 2012, Netherlands: Elsevier BV.

Tutkimustuotos: KirjaAnthologyScientificvertaisarvioitu

Reinforcement Learning in Real-Time Strategy Games

Raiko, T., 2012, Federated Computer Science Event (YTP 2012), Helsinki, Finland, May 28-29, 2012. s. 1-4

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Semi-Supervised Anomaly Detection - Towards Model-Independent Searches of New Physics

Kuusela, M., Malmi, E., Raiko, T. & Vatanen, T., 2012, julkaisussa : Journal of Physics: Conference Series. 368, 1, s. 1-9

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

3 Sitaatiot (Scopus)

Semi-Supervised Detection of Collective Anomalies with an Application in High Energy Particle Physics

Vatanen, T., Kuusela, M., Malmi, E., Raiko, T., Aaltonen, T. & Nagai, Y., 2012, The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Brisbane, Australia, June 10- 15, 2012. s. 1-8

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

11 Sitaatiot (Scopus)

Tikhonov-Type Regularization for Restricted Boltzmann Machines

Cho, K., Ilin, A. & Raiko, T., 2012, ICANN International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2012) ICANN, Lausanne, Switzerland, September 11-14, 2012. s. 81-88

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

9 Sitaatiot (Scopus)

Towards Generalizing the Success of Monte-Carlo Tree Search beyond the Game of Go

Raiko, T., 2012, European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2012), Montpellier, France, August 27--31, 2012. IOS PRESS, s. 384-389

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

1 Sitaatiot (Scopus)
2011

Deep Learning Made Easier by Linear Transformations in Perceptrons

Raiko, T., Valpola, H. & LeCun, Y., 2011, The NIPS workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning. Sierra Nevada

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

75 Sitaatiot (Scopus)

Derivations of the Enhanced Gradient for the Boltzmann Machine

Raiko, T., Cho, K. & Ilin, A., 2011, Aalto University, (TKK Reports in Information and Computer Science).

Tutkimustuotos: TyöpaperiWorking paperProfessional

Enhanced Gradient and Adaptive Learning Rate for Training Restricted Boltzmann Machines

Cho, K., Raiko, T. & Ilin, A., 2011, The International Conference on Machine Learning (ICML 2011). Bellevue

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

49 Sitaatiot (Scopus)

Enhanced Gradient for Learning Boltzmann Machines

Raiko, T., Cho, K. & Ilin, A., 2011, The Learning Workshop. Fort Lauderdale

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Gaussian-Bernoulli Deep Boltzmann Machine

Cho, K., Raiko, T. & Ilin, A., 2011, NIPS 2011 Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning. Sierra Nevada

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

Improved Learning of Gaussian-Bernoulli Restricted Boltzmann Machines

Cho, K., Ilin, A. & Raiko, T., 2011, The International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2011). Espoo, s. 10-17

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

110 Sitaatiot (Scopus)