Support for High-Level Quantum Bayesian Inference. - Marcin Przewiezlikowski; Michal Grabowski; Dariusz Kurzyk; Katarzyna Rycerz (ICCS (5), 2019)

Estimating Conditional Density of Missing Values Using Deep Gaussian Mixture Model. - Marcin Przewiezlikowski; Marek Smieja; Lukasz Struski (ICONIP (3), 2020)

MisConv: Convolutional Neural Networks for Missing Data. - Marcin Przewiezlikowski; Marek Smieja; Lukasz Struski; Jacek Tabor (WACV, 2022)

HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks. - Marcin Przewiezlikowski; P. Przybysz; Jacek Tabor; Maciej Zieba; Przemyslaw Spurek (CoRR, 2022)

Hypernetwork approach to Bayesian MAML. - Piotr Borycki; Piotr Kubacki; Marcin Przewiezlikowski; Tomasz Kusmierczyk; Jacek Tabor; Przemyslaw Spurek (CoRR, 2022)

Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning. - Filip Szatkowski; Mateusz Pyla; Marcin Przewiezlikowski; Sebastian Cygert; Bartlomiej Twardowski; Tomasz Trzcinski (ICCV (Workshops), 2023)

HyperShot: Few-Shot Learning by Kernel HyperNetworks. - Marcin Sendera; Marcin Przewiezlikowski; Konrad Karanowski; Maciej Zieba; Jacek Tabor; Przemyslaw Spurek (WACV, 2023)

Augmentation-aware Self-supervised Learning with Guided Projector. - Marcin Przewiezlikowski; Mateusz Pyla; Bartosz Zielinski 001; Bartlomiej Twardowski; Jacek Tabor; Marek Smieja (CoRR, 2023)

The general framework for few-shot learning by kernel HyperNetworks. - Marcin Sendera; Marcin Przewiezlikowski; Jan Miksa; Mateusz Rajski; Konrad Karanowski; Maciej Zieba; Jacek Tabor; Przemyslaw Spurek (Mach. Vis. Appl., 2023)

Zero time waste in pre-trained early exit neural networks. - Bartosz Wójcik; Marcin Przewiezlikowski; Filip Szatkowski; Maciej Wolczyk; Klaudia Balazy; Bartlomiej Krzepkowski; Igor T. Podolak; Jacek Tabor; Marek Smieja; Tomasz Trzcinski (Neural Networks, 2023)

RegFlow: Probabilistic Flow-Based Regression for Future Prediction. - Maciej Zieba; Marcin Przewiezlikowski; Marek Smieja; Jacek Tabor; Tomasz Trzcinski; Przemyslaw Spurek (ACIIDS (Companion 2), 2024)

A Deep Cut Into Split Federated Self-Supervised Learning. - Marcin Przewiezlikowski; Marcin Osial; Bartosz Zielinski 001; Marek Smieja (ECML/PKDD (2), 2024)

HyperPlanes: Hypernetwork Approach to Rapid NeRF Adaptation. - Pawel Batorski; Dawid Malarz; Marcin Przewiezlikowski; Marcin Mazur; Slawomir Konrad Tadeja; Przemyslaw Spurek (CoRR, 2024)

Beyond [cls]: Exploring the true potential of Masked Image Modeling representations. - Marcin Przewiezlikowski; Randall Balestriero; Wojciech Jasinski; Marek Smieja; Bartosz Zielinski 001 (CoRR, 2024)

Augmentation-aware self-supervised learning with conditioned projector. - Marcin Przewiezlikowski; Mateusz Pyla; Bartosz Zielinski 001; Bartlomiej Twardowski; Jacek Tabor; Marek Smieja (Knowl. Based Syst., 2024)

Hypernetwork Approach to Bayesian MAML (Student Abstract). - Piotr Borycki; Piotr Kubacki; Marcin Przewiezlikowski; Tomasz Kusmierczyk; Jacek Tabor; Przemyslaw Spurek (AAAI, 2025)