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17 Publikationen

2018 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2914505
Paaßen, 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.
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS | arXiv
 
2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2919994
Paaßen, B. (2018). Tree Edit Distance Learning via Adaptive Symbol Embeddings. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2919994.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
2018 | Datenpublikation | PUB-ID: 2916990
Paaßen, B. (2018). Median Generalized Learning Vector Quantization for Distance Data. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2916990.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
2018 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2919844
Paaßen, 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).
PUB | Download (ext.) | arXiv
 
2017 | Datenpublikation | PUB-ID: 2912671
Paaßen, B. & Schulz, A. (2017). Linear Supervised Transfer Learning Toolbox. Bielefeld University. doi:10.4119/unibi/2912671.
PUB | Dateien verfügbar | DOI
 
2016 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2783224
Paaßen, 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.
PUB | PDF | DOI | WoS
 
2015 | Bielefelder E-Dissertation | PUB-ID: 2733228
Zhu, X. (2015). Adaptive prototype-based dissimilarity learning. Bielefeld: Universitätsbibliothek Bielefeld.
PUB | PDF
 
2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2772407
Nebel, D., Hammer, B., Frohberg, K. & Villmann, T. (2015). Median variants of learning vector quantization for learning of dissimilarity data. Neurocomputing, 169(SI), 295-305. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.096.
PUB | DOI | WoS
 
2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2776021
Losing, V., Hammer, B. & Wersing, H. (2015). Interactive Online Learning for Obstacle Classification on a Mobile Robot. Gehalten auf der International Joint Conference on Neural Networks, IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2015.7280610.
PUB | PDF | DOI
 
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2673554
Mokbel, 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.
PUB | PDF
 
2014 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2710067
Mokbel, 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.
PUB | PDF | DOI | Download (ext.)
 
2013 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2622151
Giotis, I., Bunte, K., Petkov, N. & Biehl, M. (2013). Adaptive Matrices and Filters for Color Texture Classification. Journal Of Mathematical Imaging And Vision, 47(1-2), 79-92. Springer Science + Business Media. doi:10.1007/s10851-012-0356-9.
PUB | DOI | WoS
 
2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2489405
Bunte, K., Schneider, P., Hammer, B., Schleif, F.-M., Villmann, T. & Biehl, M. (2012). Limited Rank Matrix Learning, discriminative dimension reduction and visualization. Neural Networks, 26, 159-173. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neunet.2011.10.001.
PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1796195
Schneider, P., Biehl, M. & Hammer, B. (2010). Hyperparameter learning in probabilistic prototype-based models. Neurocomputing, 73(7-9), 1117-1124. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2009.11.021.
PUB | DOI | WoS
 
2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1796189
Bunte, K., Hammer, B., Wismueller, A. & Biehl, M. (2010). Adaptive local dissimilarity measures for discriminative dimension reduction of labeled data. Neurocomputing, 73(7-9), 1074-1092. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2009.11.017.
PUB | DOI | WoS
 
2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1795962
Schneider, P., Bunte, K., Stiekema, H., Hammer, B., Villmann, T. & Biehl, M. (2010). Regularization in Matrix Relevance Learning. IEEE Transactions on Neural Networks, 21(5), 831-840. Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/TNN.2010.2042729.
PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1969815
Denecke, A., Wersing, H., Steil, J.J. & Körner, E. (2009). Online figure-ground segmentation with adaptive metrics in Generalized LVQ. Neurocomputing, 72(7-9), 1470-1482. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2008.11.028.
PUB | DOI | WoS
 

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