33 Publikationen

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[33]
2020 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2944327
Panda, A.; Yadav, A.; Yeerna, H.; Singh, A.; Biehl, M.; Lux, M.; Schulz, A.; Klecha, T.; Doniach, S.; Khiabanian, H.; Ganesan, S.; Tamayo, P.; Bhanot, G. (2020): Tissue- and development-stage-specific mRNA and heterogeneous CNV signatures of human ribosomal proteins in normal and cancer samples. Nucleic acids research
PUB | DOI | PubMed | Europe PMC
 
[32]
2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2943260
Schulz, A.; Hinder, F.; Hammer, B. (2020): DeepView: Visualizing Classification Boundaries of Deep Neural Networks as Scatter Plots Using Discriminative Dimensionality Reduction. In: Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, {IJCAI-20}.
PUB | DOI | Download (ext.)
 
[31]
2020 | Konferenzbeitrag | Im Druck | PUB-ID: 2941931
Paaßen, B.; Schulz, A. (In Press): Reservoir memory machines. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 28th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2020). Bruges.
PUB | Download (ext.) | arXiv
 
[30]
2019 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2934458 OA
Prahm, C.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Schoisswohl, J.; Kaniusas, E.; Dorffner, G.; Hammer, B.; Aszmann, O. (2019): Counteracting Electrode Shifts in Upper-Limb Prosthesis Control via Transfer Learning IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,27:(5): 956-962.
PUB | PDF | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
[29]
2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2914505
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hahne, J.; Hammer, B. (2018): Expectation maximization transfer learning and its application for bionic hand prostheses Neurocomputing,298: 122-133.
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
 
[28]
2018 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2930001 OA
Schulz, A.; Queißer, J.; Ishihara, H.; Asada, M. (2018): Transfer Learning of Complex Motor Skills on the Humanoid Robot Affetto.
PUB | PDF
 
[27]
2018 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2916318
Berger, K.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Hammer, B. (2018): Linear Supervised Transfer Learning for the Large Margin Nearest Neighbor Classifier.
PUB | DOI
 
[26]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909369 OA
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hahne, J.; Hammer, B. (2017): An EM transfer learning algorithm with applications in bionic hand prostheses. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 25th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2017). Bruges: i6doc.com. S. 129-134.
PUB | PDF
 
[25]
2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2912671 OA
Paaßen, B.; Schulz, A. (2017): Linear Supervised Transfer Learning Toolbox. Bielefeld University.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
[24]
2017 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2914256 OA
Schulz, A. (2017): Discriminative dimensionality reduction: variations, applications, interpretations. Bielefeld: Universität Bielefeld.
PUB | PDF
 
[23]
2017 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909372 OA
Schulz, A.; Brinkrolf, J.; Hammer, B. (2017): Efficient Kernelization of Discriminative Dimensionality Reduction Neurocomputing,268:(SI): 34-41.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[22]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909037 OA
Prahm, C.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Aszmann, O.; Hammer, B.; Dorffner, G. (2017): Echo State Networks as Novel Approach for Low-Cost Myoelectric Control. In: Annette ten Telje; Christian Popow; John H. Holmes; Lucia Sacchi (Hrsg.): Proceedings of the 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2017). Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 10259). S. 338--342.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
[21]
2016 | Konferenzbeitrag | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2904909 OA
Schulz, A.; Hammer, B. (2016): Discriminative Dimensionality Reduction in Kernel Space. In: ESANN2016 Proceedings. 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium,27-29 April 2016. i6doc.com.
PUB | PDF
 
[20]
2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2905855
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hammer, B. (2016): Linear Supervised Transfer Learning for Generalized Matrix LVQ. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation 2016. (Machine Learning Reports, ). S. 11-18.
PUB | Download (ext.)
 
[19]
2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2904178 OA
Prahm, C.; Paaßen, B.; Schulz, A.; Hammer, B.; Aszmann, O. (2016): Transfer Learning for Rapid Re-calibration of a Myoelectric Prosthesis after Electrode Shift. In: Jaime Ibáñez; José Gonzáles-Vargas; José María Azorín; Metin Akay; José Luis Pons (Hrsg.): Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II: Proceedings of the 3rd International Conference on NeuroRehabilitation (ICNR2016). Springer. S. 153--157.
PUB | PDF | DOI | Download (ext.)
 
[18]
2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2671047 OA
Gisbrecht, A.; Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Parametric nonlinear dimensionality reduction using kernel t-SNE Neurocomputing,147: 71-82.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[17]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2903777 OA
Schulz, A.; Mokbel, B.; Biehl, M.; Hammer, B. (2015): Inferring Feature Relevances From Metric Learning. In: 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Piscataway, NJ: IEEE.
PUB | PDF | DOI
 
[16]
2015 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900303 OA
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Visualization of Regression Models Using Discriminative Dimensionality Reduction. In: Computer Analysis of Images and Patterns. Cham: Springer Science + Business Media. (Lecture Notes in Computer Science, 9257). S. 437-449.
PUB | PDF | DOI
 
[15]
2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2766822 OA
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2015): Using Discriminative Dimensionality Reduction to Visualize Classifiers Neural Processing Letters,42:(1): 27-54.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[14]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900325 OA
Blöbaum, P.; Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Unsupervised Dimensionality Reduction for Transfer Learning. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings. 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve: Ciaco. S. 507-512.
PUB | PDF
 
[13]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900319
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Discriminative dimensionality reduction for regression problems using the Fisher metric. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). S. 1-8.
PUB | DOI
 
[12]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2783369 OA
Mokbel, B.; Schulz, A. (2015): Towards Dimensionality Reduction for Smart Home Sensor Data. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation (NC² 2015). (Machine Learning Reports, ). S. 41-48.
PUB | PDF | Download (ext.)
 
[11]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900318
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Metric Learning in Dimensionality Reduction. In: Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Scitepress. S. 232-239.
PUB | DOI
 
[10]
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). Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). S. 149-156.
PUB | DOI
 
[9]
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2673557
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2014): Relevance learning for dimensionality reduction. In: Michel Verleysen (Hrsg.): ESANN, 22nd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium: i6doc.com. S. 165-170.
PUB
 
[8]
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900322
Bloebaum, P.; Schulz, A. (2014): Transfer Learning without given Correspondences. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation (NC² 2014). (Machine Learning Reports, ). S. 42-51.
PUB
 
[7]
2014 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900324
Gisbrecht, A.; Schulz, A.; Hammer, B. (2014): Discriminative Dimensionality Reduction for the Visualization of Classifiers. In: Pattern Recognition Applications and Methods. Cham: Springer Science + Business Media. (Advances in Intelligent Systems and Computing, 318). S. 39-56.
PUB | DOI
 
[6]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622454
Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Schulz, A. (2013): Applications of discriminative dimensionality reduction. In: Proceedings of the 2nd International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. SCITEPRESS. S. 33-41.
PUB | DOI
 
[5]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622456
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2013): Using Nonlinear Dimensionality Reduction to Visualize Classifiers. In: Ignacio Rojas; Gonzalo Joya; Joan Gabestany (Hrsg.): Advances in computational intelligence. Proceedings. Vol 1. Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 7902). S. 59-68.
PUB | DOI | WoS
 
[4]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622466
Vukanovicz, S.; Schulz, A.; Haschke, R.; Ritter, H. (2013): Learning the Appropriate Model Population Structures for Locally Weighted Regression. In: Workshop New Challenges in Neural Computation 2013. Bielefeld: Universität Bielefeld. (Machine Learning Reports, 2013). S. 87.
PUB
 
[3]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622467
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2013): Classifier inspection based on different discriminative dimensionality reductions. In: Workshop NC^2 2013. TR Machine Learning Reports. S. 77-86.
PUB
 
[2]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622449
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Bunte, K.; Hammer, B. (2012): How to visualize a classifier? In: Proceedings of the Workshop - New Challenges in Neural Computation 2012. Machine Learning Reports. S. 73-83.
PUB
 
[1]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622453
Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Schulz, A. (2012): How to Visualize Large Data Sets?
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2020 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2944327
Panda, A.; Yadav, A.; Yeerna, H.; Singh, A.; Biehl, M.; Lux, M.; Schulz, A.; Klecha, T.; Doniach, S.; Khiabanian, H.; Ganesan, S.; Tamayo, P.; Bhanot, G. (2020): Tissue- and development-stage-specific mRNA and heterogeneous CNV signatures of human ribosomal proteins in normal and cancer samples. Nucleic acids research
PUB | DOI | PubMed | Europe PMC
 
[32]
2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2943260
Schulz, A.; Hinder, F.; Hammer, B. (2020): DeepView: Visualizing Classification Boundaries of Deep Neural Networks as Scatter Plots Using Discriminative Dimensionality Reduction. In: Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, {IJCAI-20}.
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[31]
2020 | Konferenzbeitrag | Im Druck | PUB-ID: 2941931
Paaßen, B.; Schulz, A. (In Press): Reservoir memory machines. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 28th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2020). Bruges.
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[30]
2019 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2934458 OA
Prahm, C.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Schoisswohl, J.; Kaniusas, E.; Dorffner, G.; Hammer, B.; Aszmann, O. (2019): Counteracting Electrode Shifts in Upper-Limb Prosthesis Control via Transfer Learning IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,27:(5): 956-962.
PUB | PDF | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
[29]
2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2914505
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hahne, J.; Hammer, B. (2018): Expectation maximization transfer learning and its application for bionic hand prostheses Neurocomputing,298: 122-133.
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
 
[28]
2018 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2930001 OA
Schulz, A.; Queißer, J.; Ishihara, H.; Asada, M. (2018): Transfer Learning of Complex Motor Skills on the Humanoid Robot Affetto.
PUB | PDF
 
[27]
2018 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2916318
Berger, K.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Hammer, B. (2018): Linear Supervised Transfer Learning for the Large Margin Nearest Neighbor Classifier.
PUB | DOI
 
[26]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909369 OA
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hahne, J.; Hammer, B. (2017): An EM transfer learning algorithm with applications in bionic hand prostheses. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 25th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2017). Bruges: i6doc.com. S. 129-134.
PUB | PDF
 
[25]
2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2912671 OA
Paaßen, B.; Schulz, A. (2017): Linear Supervised Transfer Learning Toolbox. Bielefeld University.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
[24]
2017 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2914256 OA
Schulz, A. (2017): Discriminative dimensionality reduction: variations, applications, interpretations. Bielefeld: Universität Bielefeld.
PUB | PDF
 
[23]
2017 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909372 OA
Schulz, A.; Brinkrolf, J.; Hammer, B. (2017): Efficient Kernelization of Discriminative Dimensionality Reduction Neurocomputing,268:(SI): 34-41.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[22]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909037 OA
Prahm, C.; Schulz, A.; Paaßen, B.; Aszmann, O.; Hammer, B.; Dorffner, G. (2017): Echo State Networks as Novel Approach for Low-Cost Myoelectric Control. In: Annette ten Telje; Christian Popow; John H. Holmes; Lucia Sacchi (Hrsg.): Proceedings of the 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2017). Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 10259). S. 338--342.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
[21]
2016 | Konferenzbeitrag | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2904909 OA
Schulz, A.; Hammer, B. (2016): Discriminative Dimensionality Reduction in Kernel Space. In: ESANN2016 Proceedings. 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium,27-29 April 2016. i6doc.com.
PUB | PDF
 
[20]
2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2905855
Paaßen, B.; Schulz, A.; Hammer, B. (2016): Linear Supervised Transfer Learning for Generalized Matrix LVQ. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation 2016. (Machine Learning Reports, ). S. 11-18.
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[19]
2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2904178 OA
Prahm, C.; Paaßen, B.; Schulz, A.; Hammer, B.; Aszmann, O. (2016): Transfer Learning for Rapid Re-calibration of a Myoelectric Prosthesis after Electrode Shift. In: Jaime Ibáñez; José Gonzáles-Vargas; José María Azorín; Metin Akay; José Luis Pons (Hrsg.): Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II: Proceedings of the 3rd International Conference on NeuroRehabilitation (ICNR2016). Springer. S. 153--157.
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[18]
2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2671047 OA
Gisbrecht, A.; Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Parametric nonlinear dimensionality reduction using kernel t-SNE Neurocomputing,147: 71-82.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[17]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2903777 OA
Schulz, A.; Mokbel, B.; Biehl, M.; Hammer, B. (2015): Inferring Feature Relevances From Metric Learning. In: 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Piscataway, NJ: IEEE.
PUB | PDF | DOI
 
[16]
2015 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900303 OA
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Visualization of Regression Models Using Discriminative Dimensionality Reduction. In: Computer Analysis of Images and Patterns. Cham: Springer Science + Business Media. (Lecture Notes in Computer Science, 9257). S. 437-449.
PUB | PDF | DOI
 
[15]
2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2766822 OA
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2015): Using Discriminative Dimensionality Reduction to Visualize Classifiers Neural Processing Letters,42:(1): 27-54.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
[14]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900325 OA
Blöbaum, P.; Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Unsupervised Dimensionality Reduction for Transfer Learning. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings. 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve: Ciaco. S. 507-512.
PUB | PDF
 
[13]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900319
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Discriminative dimensionality reduction for regression problems using the Fisher metric. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). S. 1-8.
PUB | DOI
 
[12]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2783369 OA
Mokbel, B.; Schulz, A. (2015): Towards Dimensionality Reduction for Smart Home Sensor Data. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation (NC² 2015). (Machine Learning Reports, ). S. 41-48.
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[11]
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900318
Schulz, A.; Hammer, B. (2015): Metric Learning in Dimensionality Reduction. In: Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Scitepress. S. 232-239.
PUB | DOI
 
[10]
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). Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). S. 149-156.
PUB | DOI
 
[9]
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2673557
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2014): Relevance learning for dimensionality reduction. In: Michel Verleysen (Hrsg.): ESANN, 22nd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Bruges, Belgium: i6doc.com. S. 165-170.
PUB
 
[8]
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900322
Bloebaum, P.; Schulz, A. (2014): Transfer Learning without given Correspondences. In: Barbara Hammer; Thomas Martinetz; Thomas Villmann (Hrsg.): Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation (NC² 2014). (Machine Learning Reports, ). S. 42-51.
PUB
 
[7]
2014 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900324
Gisbrecht, A.; Schulz, A.; Hammer, B. (2014): Discriminative Dimensionality Reduction for the Visualization of Classifiers. In: Pattern Recognition Applications and Methods. Cham: Springer Science + Business Media. (Advances in Intelligent Systems and Computing, 318). S. 39-56.
PUB | DOI
 
[6]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622454
Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Schulz, A. (2013): Applications of discriminative dimensionality reduction. In: Proceedings of the 2nd International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. SCITEPRESS. S. 33-41.
PUB | DOI
 
[5]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622456
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2013): Using Nonlinear Dimensionality Reduction to Visualize Classifiers. In: Ignacio Rojas; Gonzalo Joya; Joan Gabestany (Hrsg.): Advances in computational intelligence. Proceedings. Vol 1. Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 7902). S. 59-68.
PUB | DOI | WoS
 
[4]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622466
Vukanovicz, S.; Schulz, A.; Haschke, R.; Ritter, H. (2013): Learning the Appropriate Model Population Structures for Locally Weighted Regression. In: Workshop New Challenges in Neural Computation 2013. Bielefeld: Universität Bielefeld. (Machine Learning Reports, 2013). S. 87.
PUB
 
[3]
2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622467
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2013): Classifier inspection based on different discriminative dimensionality reductions. In: Workshop NC^2 2013. TR Machine Learning Reports. S. 77-86.
PUB
 
[2]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622449
Schulz, A.; Gisbrecht, A.; Bunte, K.; Hammer, B. (2012): How to visualize a classifier? In: Proceedings of the Workshop - New Challenges in Neural Computation 2012. Machine Learning Reports. S. 73-83.
PUB
 
[1]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622453
Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Schulz, A. (2012): How to Visualize Large Data Sets?
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