Als u wijzigingen in Pure hebt gemaakt, zullen deze hier binnenkort zichtbaar zijn.

Persoonlijk profiel

Research profile

Intelligent behaviour fascinates me: how animals can efficiently process a flood of sensory signals and learn to take actions to survive. Nature has produced elegant solutions for information processing that I believe can help us tackle challenges in modern society. I am passionate about taking what we know from how brains process information, to making intelligent machines.

My work in the Bayesian Intelligent Autonomous Systems lab focuses on computational efficiency. Internally, an agent must trade off the costs of performing a computation with prediction accuracy. Higher efficiency will allow us to deploy agents for more complicated tasks, such as long-term motor planning, safe autonomous driving and optimal search using drone swarms.

Most of my previous projects revolve around sampling bias in machine learning. Mainly, I designed robust estimators for statistical models, which have been applied to image, signal and natural language processing problems.

Opleiding / Academische kwalificatie

Doctor, Delft University of Technology

1 sep 201331 aug 2017

Master, Maastricht University

1 sep 201131 aug 2013

Vingerafdruk Verdiep u in de onderzoeksgebieden waarop Wouter Kouw actief is. Deze onderwerplabels komen uit het werk van deze persoon. Samen vormen ze een unieke vingerafdruk.

Netwerk Recente externe samenwerking op landenniveau. Duik in de details door op de stippen te klikken.

Onderzoeksoutput

  • 23 Citaties
  • 6 Conferentiebijdrage
  • 3 Tijdschriftartikel

A cross-center smoothness prior for variational Bayesian brain tissue segmentation

Kouw, W. M., Ørting, S. N., Petersen, J., Pedersen, K. S. & de Bruijne, M., 2019, International Conference on Information Processing in Medical Imaging. Bao, S., Gee, J. C., Yushkevich, P. A. & Chung, A. C. S. (redactie). Cham: Springer, blz. 360-371 12 blz. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 11492 LNCS).

Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

Open Access
Bestand
  • 24 Downloads (Pure)

    A review of domain adaptation without target labels

    Kouw, W. M. & Loog, M., 7 okt 2019, In : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

    Onderzoeksoutput: Bijdrage aan tijdschriftTijdschriftartikelAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
  • 81 Downloads (Pure)

    Back to the future: sequential alignment of text representations

    Bjerva, J., Kouw, W. M. & Augenstein, I., 11 nov 2019, AAAI Conference on Artificial Intelligence. 34 redactie Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 8 blz.

    Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
  • Learning an MR acquisition-invariant representation using Siamese neural networks

    Kouw, W. M., Loog, M., Bartels, L. W. & Mendrik, A. M., apr 2019, ISBI 2019 - 2019 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers, blz. 364-367 4 blz. 8759281

    Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
  • 2 Downloads (Pure)

    Robust importance-weighted cross-validation under sample selection bias

    Kouw, W. M., Krijthe, J. H. & Loog, M., 5 dec 2019, 2019 IEEE 29th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2019. Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 6 blz. 8918731

    Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
  • 13 Downloads (Pure)

    Prijzen

    Niels Stensen Fellow

    Wouter Kouw (Ontvanger), okt 2017

    Prijs: AndersFellowships & membershipsWetenschappelijk