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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: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 27th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2019). 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: Alessandro E.P. Villa; Paolo Masulli; Antonio Javier Pons Rivero (Hrsg.): Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016. Cham: Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 9887). S. 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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