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3 Publikationen

2019 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2933893
Pfannschmidt L, Jakob J, Biehl M, Tino P, Hammer B. Feature Relevance Bounds for Ordinal Regression. In: Verleysen M, ed. Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). Louvain-la-Neuve: i6doc; 2019.
PUB | Download (ext.) | arXiv
 
2016 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2904469
Hosseini B, Hülsmann F, Botsch M, Hammer B. Non-Negative Kernel Sparse Coding for the Analysis of Motion Data. In: E.P. Villa A, Masulli P, Javier Pons Rivero A, eds. Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016. Lecture Notes in Computer Science. Vol 9887. Cham: Springer; 2016: 506-514.
PUB | PDF | DOI | Download (ext.) | arXiv
 
2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2678214
Hofmann D, Schleif F-M, Paaßen B, Hammer B. Learning interpretable kernelized prototype-based models. Neurocomputing. 2014;141:84-96.
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
 

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