Dipl.-Ing. Dr. Andreas Mayr, MSc

Science Park 3 - Stockwerk 3 - Raum 327
+43 732 2468 4528
+43 732 2468 4539
mayr(at)ml.jku.at

Persönliche Daten/Ausbildung

MSc in Computer Science and Bioinformatics from Johannes Kepler University Linz, Austria
PhD of Natural Sciences in Computer Science, Johannes Kepler University Linz, Austria

Forschungsthemen

Deep Neural Networks
Theoretical Properties of DNNs
Cheminformatics
Deep Learning for Physics
Graph Networks

Ausgewählte Publikationen

Andreas Mayr, Sebastian Lehner, Arno Mayrhofer, Christoph Kloss, Sepp Hochreiter, Johannes Brandstetter: Boundary Graph Neural Networks for 3D Simulations, 2023 https://arxiv.org/abs/2106.11299, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
accepted for an oral talk in the technical program at the Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-23)
Official Proceedings not yet available
Code: https://github.com/ml-jku/bgnn, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Data: https://ml.jku.at/research/bgnn/download/, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Andreas Mayr, Sebastian Lehner, Arno Mayrhofer, Christoph Kloss, Sepp Hochreiter, Johannes Brandstetter: Learning 3D Granular Flow Simulations, 2021 https://arxiv.org/abs/2105.01636, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
accepted at Deep Learning for Simulation (SimDL) Workshop @ ICLR 2021 (https://simdl.github.io/schedule/, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster)
Poster: https://simdl.github.io/posters/42-supp_poster.pdf, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Contributed Talk: https://slideslive.de/38955315/learning-3d-granular-flow-simulations?ref=speaker-10792-latest, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Noé Sturm, Andreas Mayr, Thanh Le Van, Vladimir Chupakhin, Hugo Ceulemans, Joerg Wegner, Jose-Felipe Golib-Dzib, Nina Jeliazkova, Yves Vandriessche, Stanislav Böhm, Vojtech Cima, Jan Martinovic, Nigel Greene, Tom Vander Aa, Thomas J. Ashby, Sepp Hochreiter, Ola Engkvist, Günter Klambauer, Hongming Chen: Industry-scale application and evaluation of deep learning for drug target prediction, Journal of Cheminformatics, 2020 https://doi.org/10.1186/s13321-020-00428-5, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Thomas Adler, Johannes Brandstetter, Michael Widrich, Andreas Mayr, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter: Cross-Domain Few-Shot Learing by Representation Fusion, 2020 https://arxiv.org/abs/2010.06498, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
Andreas Mayr, Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Marvin Steijaert, Jörg K. Wegner, Hugo Ceulemans, Djork-Arne Clevert, Sepp Hochreiter: Large-scale comparison of machine learning methods for drug target prediction on ChEMBL, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Chemical Science, 2018
Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter: Self-Normalizing Neural Networks, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS), 2017
Michael Treml, José Arjona-Medina, Thomas Unterthiner, Rupesh Durgesh, Felix Friedmann, Peter Schuberth, Andreas Mayr, Martin Heusel, Markus Hofmarcher, Michael Widrich, Bernhard Nessler, Sepp Hochreiter Speeding up Semantic Segmentation for Autonomous Driving, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Machine Learning for Intelligent Transportation Systems, in conjunction with Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016
Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter: Deep Learning for Drug Target Prediction, GPU Technology Conference Europe (GTC Europe), 2016,
Best Poster Award
Andreas Mayr, Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Sepp Hochreiter: DeepTox: Toxicity Prediction using Deep Learning, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Frontiers in Environmental Science, 2016
Federica Eduati, Lara M Mangravite, Tao Wang, Hao Tang, ... , Sepp Hochreiter, Günter Klambauer, Andreas Mayr, ... , Ivan Rusyn, Fred A Wright, Gustavo Stolovitzky, Yang Xie, Julio Saez-Rodriguez: Prediction of human population responses to toxic compounds by a collaborative competition, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Nature Biotechnology, Advance online publication, 2015
Günter Klambauer, Martin Wischenbart, Michael Mahr, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter: Rchemcpp: a web service for structural analoging in ChEMBL, Drugbank and the Connectivity Map, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Bioinformatics, 2015
Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter: Toxicity Prediction using Deep Learning, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, arXiv pre-print, 2015
Djork-Arne Clevert, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Hubert Ramsauer, Sepp Hochreiter:Rectified Factor Networks, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster arXiv pre-print, 2015
Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Günter Klambauer, Marvin Steijaert, Jörg Wegner, Hugo Ceulemans, Sepp Hochreiter: Deep Learning as an Opportunity in Virtual Screening, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster,Deep Learning and Representation Learning Workshop, in conjunction with Neural Information Processing Systems (NIPS 2014), Montreal, Canada, 2014
Marc Streit, Samuel Gratzl, Michael Gillhofer, Andreas Mayr, Andreas Mitterecker, Sepp Hochreiter: Furby: fuzzy force-directed bicluster visualization, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster BMC Bioinformatics, 2014
Djork-Arne Clevert, Andreas Mayr, Andreas Mitterecker, Günter Klambauer, Armand Valsesia, Karl Forner, Marianne Tuefferd, Willem Talloen, Jerome Wojcik, Hinrich Göhlmann, Sepp Hochreiter Increasing the discovery power of -omics studies, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Systems Biomedicine, 2013
Günter Klambauer, Karin Schwarzbauer, Andreas Mayr, Djork-Arne Clevert, Andreas Mitterecker, Ulrich Bodenhofer, Sepp Hochreiter cn.MOPS: mixture of Poissons for discovering copy number variations in next generation sequencing data with a low false discovery rate, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Nucl. Acids Res., 2012
Djork-Arne Clevert, Andreas Mitterecker, Andreas Mayr, Günter Klambauer, Marianne Tuefferd, An De Bondt, Willem Talloen, Hinrich Göhlmann, Sepp Hochreiter: cn.FARMS: a latent variable model to detect copy number variations in microarray data with a low false discovery rate, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Nucl. Acids Res., 2011
Sepp Hochreiter, Ulrich Bodenhofer, Martin Heusel, Andreas Mayr, Andreas Mitterecker, Adetayo Kasim, Tatsiana Khamiakova, Suzy Van Sanden, Dan Lin, Willem Talloen, Luc Bijnens, Hinrich H.W. Göhlmann, Ziv Shkedy, Djork-Arne Clevert: FABIA: Factor Analysis for Bicluster Acquisition, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Bioinformatics, 2010

Lehre

Exercises in Theoretical Concepts of Machine Learning
Exercises in Machine Learning: Unsupervised Techniques
Exercises in Bioinformatics (for students of Biological Chemistry)
Exercises Bioinformatics II: Theoretical Bioinformatics and Machine Learning

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Dipl.-Ing. Dr. Andreas Mayr, MSc

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