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  • [7]
    2022 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2962486 OA
    Limberg, C. (2022). Competence Modeling for Human-Robot Cooperation. Bielefeld: Universität Bielefeld. doi:10.4119/unibi/2962486.
    PUB | PDF | DOI
     
  • [6]
    2020 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2950092
    Limberg, C., Wersing, H. & Ritter, H. (2020). Beyond Cross-Validation—Accuracy Estimation for Incremental and Active Learning Models. Machine Learning and Knowledge Extraction, 2(3), 327-346. MDPI AG. doi:10.3390/make2030018.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [5]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2950093
    Limberg, C., Wersing, H. & Ritter, H. (2020). Accuracy Estimation for an Incrementally Learning Cooperative Inventory Assistant Robot (Lecture Notes in Computer Science). In H. Yang, K. Pasupa, A.C.-S. Leung, J.T. Kwok, J.H. Chan & I. King (Hrsg.), Neural Information Processing. 27th International Conference, ICONIP 2020, Bangkok, Thailand, November 23–27, 2020, Proceedings, Part II (S. 738-749). Gehalten auf der 27th International Conference, ICONIP 2020, Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-63833-7_62.
    PUB | DOI
     
  • [4]
    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2950094
    Limberg, C., Göpfert, J.P., Wersing, H. & Ritter, H. (2020). Prototype-Based Online Learning on Homogeneously Labeled Streaming Data (Lecture Notes in Computer Science). In I. Farkaš, P. Masulli & S. Wermter (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020. 29th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 15–18, 2020, Proceedings, Part II (S. 204-213). Gehalten auf der 29th International Conference on Artificial Neural Networks,, Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-61616-8_17.
    PUB | DOI
     
  • [3]
    2019 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939051 OA
    Limberg, C., Krieger, K., Wersing, H. & Ritter, H. (2019). Active Learning for Image Recognition Using a Visualization-Based User Interface (Lecture Notes in Computer Science). In I.V. Tetko, V. Kůrková, P. Karpov & F. Theis (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2019: Deep Learning (S. 495-506). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30484-3_40.
    PUB | PDF | DOI
     
  • [2]
    2018 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2939050
    Limberg, C., Wersing, H. & Ritter, H. (2018). Improving Active Learning by Avoiding Ambiguous Samples (Lecture Notes in Computer Science). In V. Kůrková, Y. Manolopoulos, B. Hammer, L. Iliadis & I. Maglogiannis (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018 (S. 518-527). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-01418-6_51.
    PUB | DOI
     
  • [1]
    2018 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2920497
    Limberg, C., Wersing, H. & Ritter, H. (2018). Efficient Accuracy Estimation for Instance-Based Incremental Active Learning. ESANN 2018. Proceedings (S. 171-176). Gehalten auf der 26th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Louvain-la-Neuve: i6doc.
    PUB
     

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