Foto: Petter Bjørklund
Johan Mylius-Kroken
Stillingsbeskrivelse
Stipendiat i maskinlæring.
Eg forsker på korleis djuplæringsmodeller oppfører seg og kva dei lærer. Til dette bruker eg primært element frå informasjonsteori og statistisk matematikk. Eg har bakgrunn frå berekningsorientert astrofysikk der eg brukte maskinlæring i eit forsøk på å finne relativistiske effektar i strukturdanninga til Universet på stor skala, gjennom simuleringer.
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Flatland and Beyond: Mutual Information Across Geometries
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Hyperbolic Representation Learning for Spatial Biology: Evaluating Cell Type Hierarchies in Breast Cancer Imaging Data
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Hyperbolic Representation Learning for Spatial Omics
15. november 2025 ARKIV
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Mutual Information Across Geometries
25. november 2025 ARKIV
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Hyperbolic Representation Learning for Spatial Biology: Capturing Cell Type Hierarchies in Breast Cancer
Johan Mylius-Kroken,
Kristoffer Wickstrøm,
Elisabeth Wetzer,
Ali Ramezani-Kebrya,
Robert Jenssen
:
Can a Convex Partition caused by a CPWL Neural Network be used for Density Estimation?
National conference on image processing and machine learnin 2025 ARKIV
Youssef Wally,
Johan Mylius-Kroken,
Michael Kampffmeyer,
Rezvan Ehsani,
Vladan Milosevic,
Elisabeth Wetzer
:
Presentation at PhD school on multi-modal learning
11. august 2025 ARKIV
De 50 siste resultatene vises på siden. Se alle arbeider i NVA her →