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Sparse Representation of Data and Support Vector Machines (in: Proceedings)

Georgiev, P. und Theis, Fabian J. und Ralescu, A. (2004) Sparse Representation of Data and Support Vector Machines (in: Proceedings). In: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU), 2004, Perugia, Italy.

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Zusammenfassung

We apply a new Blind Source Separation method (BSS), using sparseness, for identification of overdetermined linear mixing models, as we impose sparseness assumptions on the mixing matrix and no assumptions on the sources like independence or sparseness. We describe a suitable application of our method, for identification of kernel matrices in Support Vector Machines, under assumptions of ...

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Dokumentenart:Konferenz- oder Workshop-Beitrag (Nicht ausgewählt)
Datum:2004
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang > Arbeitsgruppe Dr. Fabian Theis
Projekte:Graduiertenkolleg Nichtlinearität und Nichtgleichgewicht
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Mrz 2007
Zuletzt geändert:15 Okt 2010 06:35
Dokumenten-ID:1612
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