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  • [13]
    2016 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2902065 OA
    Hofmann, D. (2016). Learning vector quantization for proximity data. Bielefeld: Universität Bielefeld.
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  • [12]
    2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2695196
    Hofmann, D., Gisbrecht, A., & Hammer, B. (2015). Efficient approximations of robust soft learning vector quantization for non-vectorial data. Neurocomputing, 147, 96-106. doi:10.1016/j.neucom.2013.11.044
    PUB | DOI | WoS
     
  • [11]
    2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900320 OA
    Frenay, B., Hofmann, D., Schulz, A., Biehl, M., & Hammer, B. (2014). Valid interpretation of feature relevance for linear data mappings. 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), 149-156. Piscataway, NJ: Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). https://doi.org/10.1109/cidm.2014.7008661
    PUB | PDF | DOI
     
  • [10]
    2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2678214
    Hofmann, D., Schleif, F. - M., Paaßen, B., & Hammer, B. (2014). Learning interpretable kernelized prototype-based models. Neurocomputing, 141, 84-96. doi:10.1016/j.neucom.2014.03.003
    PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
     
  • [9]
    2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615730
    Hammer, B., Hofmann, D., Schleif, F. - M., & Zhu, X. (2014). Learning vector quantization for (dis-)similarities. NeuroComputing, 131, 43-51. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.054
    PUB | DOI | WoS
     
  • [8]
    2013 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982102
    Hofmann, D., Gisbrecht, A., & Hammer, B. (2013). Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ. In P. A. Estévez, J. C. Príncipe, & P. Zegers (Eds.), Advances in Intelligent Systems and Computing. Advances in Self-Organizing Maps (pp. 183-192). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35230-0_19
    PUB | DOI
     
  • [7]
    2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625199
    Hofmann, D., & Hammer, B. (2013). Sparse approximations for kernel learning vector quantization. ESANN
    PUB
     
  • [6]
    2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982106
    Gisbrecht, A., Hofmann, D., & Hammer, B. (2012). Discriminative Dimensionality Reduction Mappings. In J. Hollmén, F. Klawonn, & A. Tucker (Eds.), Lecture Notes in Computer Science. Advances in Intelligent Data Analysis XI (pp. 126-138). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34156-4_13
    PUB | DOI
     
  • [5]
    2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982107
    Hofmann, D., & Hammer, B. (2012). Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization. In N. Mana, F. Schwenker, & E. Trentin (Eds.), Lecture Notes in Computer Science. Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (pp. 14-23). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33212-8_2
    PUB | DOI
     
  • [4]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2671172
    Hofmann, D., Gisbrecht, A., & Hammer, B. (2012). Discriminative probabilistic prototype based models in kernel space. Workshop NC^2 2012
    PUB
     
  • [3]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625238
    Hofmann, D., Gisbrecht, A., & Hammer, B. (2012). Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ. WSOM
    PUB
     
  • [2]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625247
    Gisbrecht, A., Hofmann, D., & Hammer, B. (2012). Discriminative Dimensionality Reduction Mappings. In J. Hollmén, F. Klawonn, & A. Tucker (Eds.), Lecture Notes in Computer Science: Vol. 7619. Advances in Intelligent Data Analysis XI - 11th International Symposium, IDA 2012, Helsinki, Finland, October 25-27, 2012. Proceedings (pp. 126-138). Springer.
    PUB
     
  • [1]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625254
    Hofmann, D., & Hammer, B. (2012). Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization. In N. Mana, F. Schwenker, & E. Trentin (Eds.), Lecture Notes in Computer Science: Vol. 7477. Artificial Neural Networks in Pattern Recognition - 5th INNS IAPR TC 3 GIRPR Workshop, ANNPR 2012, Trento, Italy, September 17-19, 2012. Proceedings (pp. 14-23). Springer.
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