Einträge von Schachtner, R. auf dem Publikationsserver

Tomé, A. M. , Schachtner, R., Vigneron, V., Puntonet, C. G. und Lang, E. W. (2015) A logistic non-negative matrix factorization approach to binary data sets. Multidimensional Systems and Signal Processing 26 (1), S. 125-143. Volltext nicht vorhanden.

Schachtner, R., Poeppel, G., Tomé, A.M. und Lang, E.W. (2014) A Bayesian approach to the Lee–Seung update rules for NMF. Pattern Recognition Letters 45, S. 251-256. Volltext nicht vorhanden.

Schachtner, R., Po¨ppel, G., Tomé, A.M. , Puntonet, C.G. und Lang, E.W. (2014) A new Bayesian approach to nonnegative matrix factorization: Uniqueness and model order selection. Neurocomputing 138, S. 142-156. Volltext nicht vorhanden.

Lang, Elmar, Schachtner, R., Lutter, D., Herold, Daniela, Kodewitz, A., Blöchl, F..J., Theis, Fabian J., Keck, Ingo R., Gorriz, J. M., Gomez-Vilda, P. und Tome, A. M. (2011) I, 2. Exploratory Matrix Factorization Techniques for Large Scale Biomedical Data Sets. In: Gorriz, Juan Manuel und Lang, Elmar W. und Ramírez, Javier, (eds.) Recent advances in biomedical signal processing. Bentham Science Publishers, Hilversum, S. 26-47. ISBN 978-1-60805-218-9. Volltext nicht vorhanden.

Schachtner, R., Pöppel, G. und Lang, E.W. (2011) Towards unique solutions of non-negative matrix factorization problems by a determinant criterion. Digital Signal Processing 21 (4), S. 528-534. Volltext nicht vorhanden.

Herold, Daniela, Lutter, D., Schachtner, R., Tome, A. M., Schmitz, G. und Lang, E. W. (2008) Comparison of unsupervised and supervised gene selection methods. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2008, S. 5212-5215. Volltext nicht vorhanden.

Schachtner, R., Lutter, D. , Knollmüller, P., Tomé, A. M. , Theis, Fabian J. , Schmitz, G., Stetter, M., Gómez Vilda, P. und Lang, Elmar (2008) Knowledge-based gene expression classification via matrix factorization. Bioinformatics 24 (15), S. 1688-1697. Volltext nicht vorhanden.