PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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  2016 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2902065

  Hofmann, D. (2016): Learning vector quantization for proximity data. Bielefeld: Universität Bielefeld.

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  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.

  PUB | DOI | WoS
   
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  2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900320

  Frenay, B.; Hofmann, D.; Schulz, A.; Biehl, M.; Hammer, B. (2014): Valid interpretation of feature relevance for linear data mappings. In: 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM). Piscataway, NJ: Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). S. 149-156.

  PUB | PDF | DOI
   
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  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.

  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.

  PUB | DOI | WoS
   
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  2013 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982102

  Hofmann, D.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2013): Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ. In: Pablo A. Estévez; José C. Príncipe; Pablo Zegers (Hrsg.): Advances in Self-Organizing Maps. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Advances in Intelligent Systems and Computing, ). S. 183-192.

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  2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625199

  Hofmann, D.; Hammer, B. (2013): Sparse approximations for kernel learning vector quantization. In: ESANN.

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  2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982106

  Gisbrecht, A.; Hofmann, D.; Hammer, B. (2012): Discriminative Dimensionality Reduction Mappings. In: Jaakko Hollmén; Frank Klawonn; Allan Tucker (Hrsg.): Advances in Intelligent Data Analysis XI. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 126-138.

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  2012 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982107

  Hofmann, D.; Hammer, B. (2012): Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization. In: Nadia Mana; Friedhelm Schwenker; Edmondo Trentin (Hrsg.): Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 14-23.

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  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2671172

  Hofmann, D.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2012): Discriminative probabilistic prototype based models in kernel space. In: Workshop NC^2 2012. TR Machine Learning Reports.

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  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625238

  Hofmann, D.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2012): Efficient Approximations of Kernel Robust Soft LVQ. In: WSOM.

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  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625247

  Gisbrecht, A.; Hofmann, D.; Hammer, B. (2012): Discriminative Dimensionality Reduction Mappings. In: Jaakko Hollmén; Frank Klawonn; Allan Tucker (Hrsg.): Advances in Intelligent Data Analysis XI - 11th International Symposium, IDA 2012, Helsinki, Finland, October 25-27, 2012. Proceedings. Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 7619). S. 126-138.

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  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625254

  Hofmann, D.; Hammer, B. (2012): Kernel Robust Soft Learning Vector Quantization. In: Nadia Mana; Friedhelm Schwenker; Edmondo Trentin (Hrsg.): Artificial Neural Networks in Pattern Recognition - 5th INNS IAPR TC 3 GIRPR Workshop, ANNPR 2012, Trento, Italy, September 17-19, 2012. Proceedings. Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 7477). S. 14-23.

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