Daniela Hofmann
PEVZ-ID
13 Publikationen
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2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900320Frenay, 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) (S. 149-156). Gehalten auf der IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), Piscataway, NJ: Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/cidm.2014.7008661.
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2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2678214Hofmann, D., Schleif, F.-M., Paaßen, B. & Hammer, B. (2014). Learning interpretable kernelized prototype-based models. Neurocomputing, 141, 84-96. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2014.03.003.
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2013 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982102Hofmann, D., Gisbrecht, A. & Hammer, B. (2013). Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ (Advances in Intelligent Systems and Computing). In P.A. Estévez, J.C. Príncipe & P. Zegers (Hrsg.), Advances in Self-Organizing Maps (S. 183-192). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-35230-0_19.
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2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625199Hofmann, D. & Hammer, B. (2013). Sparse approximations for kernel learning vector quantization. ESANN.
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2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982106Gisbrecht, A., Hofmann, D. & Hammer, B. (2012). Discriminative Dimensionality Reduction Mappings (Lecture Notes in Computer Science). In J. Hollmén, F. Klawonn & A. Tucker (Hrsg.), Advances in Intelligent Data Analysis XI (S. 126-138). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-34156-4_13.
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2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982107Hofmann, D. & Hammer, B. (2012). Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization (Lecture Notes in Computer Science). In N. Mana, F. Schwenker & E. Trentin (Hrsg.), Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (S. 14-23). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-33212-8_2.
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2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2671172Hofmann, D., Gisbrecht, A. & Hammer, B. (2012). Discriminative probabilistic prototype based models in kernel space. Workshop NC^2 2012. Gehalten auf der GCPR, TR Machine Learning Reports.
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2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625238Hofmann, D., Gisbrecht, A. & Hammer, B. (2012). Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ. WSOM.
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2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625247Gisbrecht, A., Hofmann, D. & Hammer, B. (2012). Discriminative Dimensionality Reduction Mappings (Lecture Notes in Computer Science). In J. Hollmén, F. Klawonn & A. Tucker (Hrsg.), Advances in Intelligent Data Analysis XI - 11th International Symposium, IDA 2012, Helsinki, Finland, October 25-27, 2012. Proceedings (S. 126-138). Springer.
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2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625254Hofmann, D. & Hammer, B. (2012). Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization (Lecture Notes in Computer Science). In N. Mana, F. Schwenker & E. Trentin (Hrsg.), Artificial Neural Networks in Pattern Recognition - 5th INNS IAPR TC 3 GIRPR Workshop, ANNPR 2012, Trento, Italy, September 17-19, 2012. Proceedings (S. 14-23). Springer.