69 Publikationen
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2024 | Zeitschriftenaufsatz | PUB-ID: 2987814Morgenroth, T., Begeny, C.T., Kirby, T.A., Paaßen, B. & Zeng, Y. (2024). Dissecting Whiteness: consistencies and differences in the stereotypes of lower- and upper-class White US Americans. Self and Identity, 1-25. Routledge. doi:10.1080/15298868.2024.2322179.
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2023 | Preprint | Veröffentlicht | PUB-ID: 2980970Strotherm, J., Müller, A., Hammer, B. & Paaßen, B. (2023). Fairness in KI-Systemen.
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2022 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2979001Paaßen, B., Dywel, M., Fleckenstein, M. & Pinkwart, N. (2022). Sparse Factor Autoencoders for Item Response Theory. In A.I. Cristea, C. Brown, T. Mitrovic & N. Bosch (Hrsg.), Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022) (S. 17–26). Gehalten auf der 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022). doi:10.5281/zenodo.6853067.
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2022 | Zeitschriftenaufsatz | PUB-ID: 2978970Paaßen, B., Koprinska, I. & Yacef, K. (2022). Recursive Tree Grammar Autoencoders. Machine Learning, 111, 3393–3423. Gehalten auf der 2022 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD). doi:10.1007/s10994-022-06223-7.
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2022 | Zeitschriftenaufsatz | PUB-ID: 2979004Paaßen, B., Dehne, J., Krishnaraja, S., Kovalkov, A., Gal, K. & Pinkwart, N. (2022). A conceptual graph-based model of creativity in learning. Frontiers in Education, 7. doi:10.3389/feduc.2022.1033682.
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2022 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2979003Paaßen, B., Baumgartner, T., Geisen, M., Riedl, N. & Kravčík, M. (2022). Few-shot Keypose Detection for Learning of Psychomotor Skills. In K. Asyraaf Mat Sanusi, B. Limbu, J. Schneider, D. Di Mitri & R. Klemke (Hrsg.), Proceedings of the Second International Workshop on Multimodal Immersive Learning Systems ({MILeS} 2022) (S. 22–27). Gehalten auf der Second International Workshop on Multimodal Immersive Learning Systems (MILeS 2022).
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2022 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2979002Paaßen, B., Dywel, M., Fleckenstein, M. & Pinkwart, N. (2022). Interpretable Knowledge Gain Prediction for Vocational Preparatory E-Learnings. In J.A. DeFalco, D.D.M. da C. Matos, B. Blanc & I. Reichow (Hrsg.), Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2022) Practitioner’s Track (S. 132–137). Gehalten auf der 23rd International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2022). doi:10.1007/978-3-031-11647-6_23.
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2022 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2979000Paaßen, B., Göpfert, C. & Pinkwart, N. (2022). Faster Confidence Intervals for Item Response Theory via an Approximate Likelihood. In A.I. Cristea, C. Brown, T. Mitrovic & N. Bosch (Hrsg.), Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022) (S. 555–559). Gehalten auf der 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022). doi:10.5281/zenodo.6852950.
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2022 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978999Picones, G., Paaßen, B., Koprinska, I. & Yacef, K. (2022). Combining domain modelling and student modelling techniques in a single pipeline to support task-sequencing. In A.I. Cristea, C. Brown, T. Mitrovic & N. Bosch (Hrsg.), Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022) (S. 217–227). Gehalten auf der 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2022). doi:10.5281/zenodo.6853131.
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2022 | Zeitschriftenaufsatz | PUB-ID: 2978998Paaßen, B., Schulz, A., C. Stewart, T. & Hammer, B. (2022). Reservoir Memory Machines as Neural Computers. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(6), 2575–2585. doi:10.1109/TNNLS.2021.3094139.
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2021 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2978969Paaßen, B., McBroom, J., Jeffries, B., Koprinska, I. & Yacef, K. (2021). Mapping Python Programs to Vectors using Recursive Neural Encodings. Journal of Educational Datamining, 13(3), 1–35. doi:10.5281/zenodo.5634224.
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2021 | Zeitschriftenaufsatz | PUB-ID: 2978997Kovalkov, A., Paaßen, B., Segal, A., Pinkwart, N. & Gal, K. (2021). Automatic Creativity Measurement in Scratch Programs Across Modalities. IEEE Transactions on Learning Technologies, 14(6), 740–753. doi:10.1109/TLT.2022.3144442.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978996Bacciu, D., Bianchi, F.M., Paaßen, B. & Alippi, C. (2021). Deep learning for graphs. In M. Verleysen (Hrsg.), {Proceedings of the 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2021)} (S. 89–98). Gehalten auf der Proceedings of the 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978995Paaßen, B. & Kravčík, M. (2021). Teaching psychomotor skills using machine learning for error detection. In R. Klemke & K. Asyraaf Mat Sanusi (Hrsg.), Proceedings of the 1st International Workshop on Multimodal Immersive Learning Systems ({MILeS} 2021) (S. 8–14). Gehalten auf der 1st International Workshop on Multimodal Immersive Learning Systems.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978967Paaßen, B. (2021). An A*-algorithm for the Unordered Tree Edit Distance with Custom Costs. In N. Reyes, R. Connor, N. Kriege, D. Kazempour, I. Bartolini, E. Schubert & J.-J. Chen (Hrsg.), Proceedings of the 14th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2021) (S. 364–371). Gehalten auf der 14th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2021), Springer. doi:10.1007/978-3-030-89657-7_27.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978966Kovalkov, A., Paaßen, B., Segal, A., Gal, K. & Pinkwart, N. (2021). Modeling Creativity in Visual Programming: From Theory to Practice. In F. Bouchet, J.-J. Vie, S. Hsiao & S. Sahebi (Hrsg.), Proceedings of the 15th {International Conference on Educational Data Mining} ({EDM} 2021). Gehalten auf der 15th {International Conference on Educational Data Mining} ({EDM} 2021), International Educational Datamining Society.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978965Paaßen, B., Bertsch, A., Langer-Fischer, K., Rüdian, S., Wang, X., Sinha, R., Kuzilek, J., Britsch, S. & Pinkwart, N. (2021). Analyzing Student Success and Mistakes in Virtual Microscope Structure Search Tasks. In F. Bouchet, J.-J. Vie, S. Hsiao & S. Sahebi (Hrsg.), Proceedings of the 15th {International Conference on Educational Data Mining} ({EDM} 2021). Gehalten auf der 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM 2021), International Educational Datamining Society.
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2021 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978964McBroom, J., Paaßen, B., Jeffries, B., Koprinska, I. & Yacef, K. (2021). Progress Networks as a Tool for Analysing Student Programming Difficulties. In C. Szabo & J. Sheard (Hrsg.), Proceedings of the Twenty-Third Australasian Computing Education Conference (ACE '21) (S. 158–167). Gehalten auf der Twenty-Third Australasian Computing Education Conference (ACE '21), Association for Computing Machinery. doi:10.1145/3441636.3442366.
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2021 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2954542Paaßen, B., Schulz, A. & Hammer, B. (2021). Reservoir Stack Machines. Neurocomputing, 470, 352-364. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2021.05.106.
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2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2978963Paaßen, B., Koprinska, I. & Yacef, K. (2020). Tree Echo State Autoencoders with Grammars. In A. Roy (Hrsg.), Proceedings of the 2020 International Joint Conference on Neural Networks ({IJCNN} 2020) (S. 1–8). Gehalten auf der 2020 International Joint Conference on Neural Networks. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9207165.
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2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2941931Paaßen, B. & Schulz, A. (2020). Reservoir memory machines. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 28th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2020) (S. 567-572). Gehalten auf der 28th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2020), Bruges: i6doc.
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2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2944191Morgenroth, T., Stratemeyer, M. & Paaßen, B. (2020). The Gendered Nature and Malleability of Gamer Stereotypes. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 23(8), 557-561. Mary Ann Liebert, Inc. doi:10.1089/cyber.2019.0577.
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2019 | Monographie | PUB-ID: 2935200Paaßen, B., Artelt, A. & Hammer, B. (2019). Lecture Notes on Applied Optimization. Faculty of Technology, Bielefeld University.
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2019 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2934458Prahm, 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. IEEE. doi:10.1109/TNSRE.2019.2907200.
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2019 | Datenpublikation | PUB-ID: 2941052Paaßen, B. (2019). Python Programming Dataset. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2941052.
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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2937053Paaßen, B. (2019). Adversarial Edit Attacks for Tree Data (Lecture Notes in Computer Science). In H. Yin, D. Camacho & P. Tino (Hrsg.), Proceedings of the 20th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2019) (S. 359-366). Gehalten auf der 20th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2019), Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-33607-3_39.
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2019 | Zeitschriftenaufsatz | E-Veröff. vor dem Druck | PUB-ID: 2935953Price, T.W., Dong, Y., Zhi, R., Paaßen, B., Lytle, N., Cateté, V. & Barnes, T. (2019). A Comparison of the Quality of Data-Driven Programming Hint Generation Algorithms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 29(3), 368-395. Springer. doi:10.1007/s40593-019-00177-z.
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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933502Paaßen, B., Bunge, A., Hainke, C., Sindelar, L. & Vogelsang, M. (2019). Dynamic fairness - Breaking vicious cycles in automatic decision making. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019) (S. 477-482). Gehalten auf der European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019), Louvain-la-Neuve: i6doc.
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2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2934571Paaßen, B., Gallicchio, C., Micheli, A. & Sperduti, A. (2019). Embeddings and Representation Learning for Structured Data. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019) (S. 85-94). Gehalten auf der 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019).
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2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2911900Paaßen, B., Göpfert, C. & Hammer, B. (2018). Time Series Prediction for Graphs in Kernel and Dissimilarity Spaces. Neural Processing Letters, 48(2), 669-689. Springer. doi:10.1007/s11063-017-9684-5.
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2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2914505Paaßen, B., Schulz, A., Hahne, J. & Hammer, B. (2018). Expectation maximization transfer learning and its application for bionic hand prostheses. Neurocomputing, 298, 122-133. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2017.11.072.
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2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2916863Paaßen, B. & Ahmaro, A. (2018). VBB Shortest Path Data 2018. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2916863.
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2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2919994Paaßen, B. (2018). Tree Edit Distance Learning via Adaptive Symbol Embeddings. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2919994.
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2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2916990Paaßen, B. (2018). Median Generalized Learning Vector Quantization for Distance Data. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2916990.
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2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2916980Paaßen, B. (2018). Relational Neural Gas. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2916980.
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2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2913389Paaßen, B., Hammer, B., Price, T., Barnes, T., Gross, S. & Pinkwart, N. (2018). The Continuous Hint Factory - Providing Hints in Vast and Sparsely Populated Edit Distance Spaces. Journal of Educational Data Mining, 10(1), 1-35. Educational Data Mining Society.
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2018 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2919844Paaßen, B., Gallicchio, C., Micheli, A. & Hammer, B. (2018). Tree Edit Distance Learning via Adaptive Symbol Embeddings (Proceedings of Machine Learning Research). In J. Dy & A. Krause (Hrsg.), Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018) (S. 3973-3982). Gehalten auf der 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018).
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2018 | Preprint | Entwurf | PUB-ID: 2919918Paaßen, B. (Draft). Revisiting the tree edit distance and its backtracing: A tutorial. arXiv:1805.06869.
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2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2913104Paaßen, B. (2017). Time Series Prediction for Relational and Kernel Data. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2913104.
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2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2912671Paaßen, B. & Schulz, A. (2017). Linear Supervised Transfer Learning Toolbox. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2912671.
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2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909369Paaßen, B., Schulz, A., Hahne, J. & Hammer, B. (2017). An EM transfer learning algorithm with applications in bionic hand prostheses. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 25th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2017) (S. 129-134). Gehalten auf der 25th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2017), Bruges: i6doc.com.
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2017 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | Veröffentlicht | PUB-ID: 2914663Paaßen, B. (2017). Two or three things we do (not) know about distances (Machine Learning Reports). In F.-M. Schleif & T. Villmann (Hrsg.), Proceedings of the Ninth Mittweida Workshop on Computational Intelligence (MiWoCI 2017) (S. 32-33). Gehalten auf der Ninth Mittweida Workshop on Computational Intelligence (MiWoCI 2017).
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2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2913083Paaßen, B. (2017). BinaryAdder UML Dataset. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2913083.
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2017 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2905302Paaßen, B., Morgenroth, T. & Stratemeyer, M. (2017). What is a True Gamer? The Male Gamer Stereotype and the Marginalization of Women in Video Game Culture. Sex Roles, 76(7-8), 421-435. Springer Science and Business Media LLC. doi:10.1007/s11199-016-0678-y.
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2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909037Prahm, C., Schulz, A., Paaßen, B., Aszmann, O., Hammer, B. & Dorffner, G. (2017). Echo State Networks as Novel Approach for Low-Cost Myoelectric Control (Lecture Notes in Computer Science). In A. ten Telje, C. Popow, J.H. Holmes & L. Sacchi (Hrsg.), Proceedings of the 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2017) (S. 338--342). Gehalten auf der 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2017), Springer. doi:10.1007/978-3-319-59758-4_40.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909367Kummert, J., Paaßen, B., Jensen, J., Göpfert, C. & Hammer, B. (2016). Local Reject Option for Deterministic Multi-class SVM (Lecture Notes in Computer Science). In A. E.P. Villa, P. Masulli & A.J. Pons Rivero (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2016 - 25th International Conference on Artificial Neural Networks, Barcelona, Spain, September 6-9, 2016, Proceedings, Part II (S. 251--258). Gehalten auf der 25th International Conference on Artificial Neural Networks, Cham: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-44781-0_30.
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2016 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2783224Paaßen, B., Mokbel, B. & Hammer, B. (2016). Adaptive structure metrics for automated feedback provision in intelligent tutoring systems. Neurocomputing, 192(SI), 3-13. Elsevier Science Publishers B. V. doi:10.1016/j.neucom.2015.12.108.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2900676Paaßen, B., Göpfert, C. & Hammer, B. (2016). Gaussian process prediction for time series of structured data. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the ESANN, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (S. 41--46). Gehalten auf der 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), Louvain-la-Neuve: Ciaco - i6doc.com.
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2016 | Datenpublikation | PUB-ID: 2900684Paaßen, B. (2016). Java Sorting Programs. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2900684.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2904509Paaßen, B., Jensen, J. & Hammer, B. (2016). Execution Traces as a Powerful Data Representation for Intelligent Tutoring Systems for Programming. In T. Barnes, M. Chi & M. Feng (Hrsg.), Proceedings of the 9th International Conference on Educational Data Mining (S. 183-190). Gehalten auf der 9th International Conference on Educational Data Mining, Raleigh, North Carolina, USA: International Educational Datamining Society.
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2016 | Datenpublikation | PUB-ID: 2900666Paaßen, B. (2016). MiniPalindrome. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2900666.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2905729Göpfert, C., Paaßen, B. & Hammer, B. (2016). Convergence of Multi-pass Large Margin Nearest Neighbor Metric Learning (Lecture Notes in Computer Science). In A. E.P. Villa, P. Masulli & A.J. Pons Rivero (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016: 25th International Conference on Artificial Neural Networks, Barcelona, Spain, September 6-9, 2016, Proceedings, Part II (S. 510-517). Gehalten auf der 25th International Conference on Artificial Neural Networks, Cham: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-44778-0_60.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2905855Paaßen, B., Schulz, A. & Hammer, B. (2016). Linear Supervised Transfer Learning for Generalized Matrix LVQ (Machine Learning Reports). In B. Hammer, T. Martinetz & T. Villmann (Hrsg.), Proceedings of the Workshop New Challenges in Neural Computation 2016 (S. 11-18). Gehalten auf der Workshop New Challenges in Neural Computation (NC^2) 2016.
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2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2904178Prahm, C., Paaßen, B., Schulz, A., Hammer, B. & Aszmann, O. (2016). Transfer Learning for Rapid Re-calibration of a Myoelectric Prosthesis after Electrode Shift. In J. Ibáñez, J. Gonzáles-Vargas, J.M. Azorín, M. Akay & J.L. Pons (Hrsg.), Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II: Proceedings of the 3rd International Conference on NeuroRehabilitation (ICNR2016) (S. 153--157). Gehalten auf der 3rd International Conference on Neural Rehabilitation, Springer. doi:10.1007/978-3-319-46669-9_28.
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2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2710031Mokbel, B., Paaßen, B., Schleif, F.-M. & Hammer, B. (2015). Metric learning for sequences in relational LVQ. Neurocomputing, 169(SI), 306-322. Elsevier Science Publishers B. V. doi:10.1016/j.neucom.2014.11.082.
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2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2724156Paaßen, B., Mokbel, B. & Hammer, B. (2015). Adaptive structure metrics for automated feedback provision in Java programming. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the ESANN, 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (S. 307-312). Gehalten auf der ESANN, 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning.
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2015 | Report | PUB-ID: 2712107Stöckel, A., Paaßen, B., Dickfelder, R., Göpfert, J.P., Brazda, N., Müller, H.W., Cimiano, P., Hartung, M. & Klinger, R. (2015). SCIE: Information Extraction for Spinal Cord Injury Preclinical Experiments – A Webservice and Open Source Toolkit. bioRxive.org. doi:10.1101/013458.
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2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2762087Paaßen, B., Mokbel, B. & Hammer, B. (2015). A Toolbox for Adaptive Sequence Dissimilarity Measures for Intelligent Tutoring Systems. In O.C. Santos, J.G. Boticario, C. Romero, M. Pechenizkiy, A. Merceron, P. Mitros, J.M. Luna, C. Mihaescu, P. Moreno, A. Hershkovitz, S. Ventura & M. Desmarais (Hrsg.), Proceedings of the 8th International Conference on Educational Data Mining (S. 632-632). Gehalten auf der 8th International Conference on Educational Data Mining, International Educational Datamining Society.
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2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2752955Walter, O., Häb-Umbach, R., Mokbel, B., Paaßen, B. & Hammer, B. (2015). Autonomous Learning of Representations. KI - Künstliche Intelligenz, 29(4), 339–351. Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/s13218-015-0372-1.
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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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2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2673554Mokbel, B., Paaßen, B. & Hammer, B. (2014). Adaptive distance measures for sequential data. In M. Verleysen (Hrsg.), ESANN, 22nd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (S. 265-270). Gehalten auf der European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), Bruges, Belgium: i6doc.com.
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2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2683760Paaßen, B., Stöckel, A., Dickfelder, R., Göpfert, J.P., Brazda, N., Kirchhoffer, T., Müller, H.W., Klinger, R., Hartung, M. & Cimiano, P. (2014). Ontology-based Extraction of Structured Information from Publications on Preclinical Experiments for Spinal Cord Injury Treatments. In D. Maynard, M. Erp van & B. Davis (Hrsg.), Third Workshop on Semantic Web and Information Extraction (SWAIE). The 25th International Conference on Computational Linguistics (COLING) (S. 25-32). Dublin, Ireland.
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2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2734058Gross, S., Mokbel, B., Paaßen, B., Hammer, B. & Pinkwart, N. (2014). Example-based feedback provision using structured solution spaces. International Journal of Learning Technology, 9(3), 248-280. Inderscience Publishers. doi:10.1504/IJLT.2014.065752.
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2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2710067Mokbel, B., Paaßen, B. & Hammer, B. (2014). Efficient Adaptation of Structure Metrics in Prototype-Based Classification (Lecture Notes in Computer Science). In S. Wermter, C. Weber, W. Duch, T. Honkela, P. Koprinkova-Hristova, S. Magg, G. Palm & A. Villa (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2014 - 24th International Conference on Artificial Neural Networks, Hamburg, Germany, September 15-19, 2014. Proceedings (S. 571-578). Gehalten auf der Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2014, Springer. doi:10.1007/978-3-319-11179-7_72.
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2013 | Datenpublikation | PUB-ID: 2692491Paaßen, B. (2013). VBB Midi Dataset. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2692491.
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2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625185Mokbel, B., Gross, S., Paaßen, B., Pinkwart, N. & Hammer, B. (2013). Domain-Independent Proximity Measures in Intelligent Tutoring Systems. In S.K. D'Mello, R.A. Calvo & A. Olney (Hrsg.), Proceedings of the 6th International Conference on Educational Data Mining (EDM) (S. 334-335). Gehalten auf der Educational Data Mining (EDM).