Rafael Cabañas

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Manuel Gómez-Olmedo (mgomez at d...Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Universidad de GranadaDirección de correo verificada de decsai.ugr.es
Alessandro AntonucciSenior Lecturer-Researcher at IDSIADirección de correo verificada de idsia.ch
Andrés CanoDepartment of Computer Science and Artificial Intelligence, University of GranadaDirección de correo verificada de decsai.ugr.es
Andres R. MasegosaUniversity of AalborgDirección de correo verificada de cs.aau.dk
Marco ZaffalonIDSIA and Artificialy.comDirección de correo verificada de idsia.ch
Anders L MadsenCEO at HUGIN EXPERT and Adjunct professor at Aalborg UniversityDirección de correo verificada de hugin.com
Antonio SalmerónUniversity of Almería, SpainDirección de correo verificada de ual.es
Thomas Dyhre NielsenAalborg UniversityDirección de correo verificada de cs.aau.dk
Helge LangsethNorwegian University of Science and TechnologyDirección de correo verificada de ntnu.no
David HuberIDSIADirección de correo verificada de idsia.ch
Darío Ramos-LópezProfessor of Applied Mathematics, Department of Mathematics, University of Almería, Almería (Spain)Dirección de correo verificada de ual.es
Ana M. MartínezJoint Research Center, European CommissionDirección de correo verificada de ec.europa.eu
Serafín MoralDept. Computer Science and Artificial Intelligence, University of GranadaDirección de correo verificada de decsai.ugr.es
Luis A. OrtegaAutonomous University of MadridDirección de correo verificada de uam.es
ROSA M FERNANDEZ ROPEROPhD University of AlmeríaDirección de correo verificada de ual.es
M. Julia Flores (ORCID: 0000-0001-6...Professor of Computer Science, University of Castilla - La ManchaDirección de correo verificada de uclm.es
Rafael RumíProfessor, University of AlmeríaDirección de correo verificada de ual.es

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Rafael Cabañas

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Probabilistic Graphical Models Machine Learning Data Science Influence Diagrams Imprecise Probability


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
AMIDST: A Java toolbox for scalable probabilistic machine learning AR Masegosa, AM Martinez, D Ramos-López, R Cabañas, A Salmerón, ... Knowledge-Based Systems 163, 595-597, 2019	22	2019
Diversity and generalization in neural network ensembles LA Ortega, R Cabañas, A Masegosa International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 11720-11743, 2022	18	2022
Structural causal models are (solvable by) credal networks M Zaffalon, A Antonucci, R Cabañas International Conference on Probabilistic Graphical Models, 581-592, 2020	18	2020
Evaluating interval-valued influence diagrams R Cabañas, A Antonucci, A Cano, M Gómez-Olmedo International Journal of Approximate Reasoning 80, 393-411, 2017	13	2017
InferPy: Probabilistic modeling with TensorFlow made easy R Cabañas, A Salmerón, AR Masegosa Knowledge-Based Systems 168, 25-27, 2019	12	2019
Approximate inference in influence diagrams using binary trees RC de Paz, M Gómez-Olmedo, A Cano Proceedings of the 6th European Workshop on Probabilistic Graphical Models …, 2012	11	2012
CREMA: a Java library for credal network inference D Huber, R Cabañas, A Antonucci, M Zaffalon International Conference on Probabilistic Graphical Models, 613-616, 2020	10	2020
Probabilistic models with deep neural networks AR Masegosa, R Cabañas, H Langseth, TD Nielsen, A Salmerón Entropy 23 (1), 117, 2021	9	2021
Causal expectation-maximisation M Zaffalon, A Antonucci, R Cabañas arXiv preprint arXiv:2011.02912, 2020	9	2020
Financial data analysis with PGMs using AMIDST R Cabañas, AM Martínez, AR Masegosa, D Ramos-López, A Samerón, ... 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW …, 2016	9	2016
Bounding counterfactuals under selection bias M Zaffalon, A Antonucci, R Cabanas, D Huber, D Azzimonti International Conference on Probabilistic Graphical Models, 289-300, 2022	6	2022
CREDICI: A Java Library for Causal Inference by Credal Networks R Cabañas, A Antonucci, D Huber, M Zaffalon Proceedings of the 10th International Conference on Probabilistic Graphical …, 2020	6	2020
Using binary trees for the evaluation of influence diagrams R Cabanas, M Gómez-Olmedo, A Cano International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems …, 2016	6	2016
Value-based potentials: exploiting quantitative information regularity patterns in probabilistic graphical models M Gómez-Olmedo, R Cabañas, A Cano, S Moral, OP Retamero International Journal of Intelligent Systems, 2021	5	2021
InferPy: Probabilistic Modeling with Deep Neural Networks Made Easy J Cózar, R Cabañas, A Salmerón, AR Masegosa Neurocomputing 415, 408, 2020	5	2020
Virtual subconcept drift detection in discrete data using probabilistic graphical models R Cabañas, A Cano, M Gómez-Olmedo, AR Masegosa, S Moral Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based …, 2018	5	2018
Improvements to variable elimination and symbolic probabilistic inference for evaluating influence diagrams R Cabañas, A Cano, M Gómez-Olmedo, AL Madsen International Journal of Approximate Reasoning 70, 13-35, 2016	5	2016
On SPI for evaluating influence diagrams R Cabanas, AL Madsen, A Cano, M Gómez-Olmedo Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based …, 2014	5	2014
On SPI-lazy evaluation of influence diagrams R Cabañas, A Cano, M Gómez-Olmedo, AL Madsen Probabilistic Graphical Models: 7th European Workshop, PGM 2014, Utrecht …, 2014	4	2014
New methods and data structures for evaluating influence diagrams R Cabañas de Paz Universidad de Granada, 2017	3	2017

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