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3 Publikationen

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

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