Einträge von Stetter, M. auf dem Publikationsserver

Schön, T., Stetter, M., Tomé, A.M. , Puntonet, C.G. und Lang, E.W. (2014) Physarum Learner: A bio-inspired way of learning structure from data. Expert Systems with Applications 41 (11), S. 5353-5370. 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.

Stetter, M. und Lang, Elmar (2004) Modeling Texture Constancy of Cortical Grating Cells. Neurocomputing 58-60, S. 835-841. Volltext nicht vorhanden.

Bauer, Ch., Burger, Th., Stetter, M. und Lang, Elmar (2000) A Neural Network Model for the Self-Organisation of Cortical Grating Cells. Zeitschrift für Naturforschung C 55c, S. 282-291. Volltext nicht vorhanden.

Brunner, K., Kussinger, M., Stetter, M. und Lang, Elmar (1998) A neural network model for the emergence of grating cells. Biological cybernetics 78 (5), S. 389-397. Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Lang, Elmar und Obermayer, K. (1998) Unspecific long-term potentiation can evoke functional segregation in a model of area 17. Neuroreport 9 (12), S. 2697-2702. Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Obermayer, K. und Lang, Elmar (1997) A model for simultaneous ON-OFF and ocular dominance segregation in area 17 via synaptic clustering. In: Elsner, Norbert und Wässle, Heinz, (eds.) Proceedings of the 25th Göttingen Neurobiology Conference 1997. Thieme, Stuttgart. Volltext nicht vorhanden.

Brunner, K., Kussinger, M., Stetter, M. und Lang, Elmar (1997) A neural network model for cortical grating cells. In: Elsner, Norbert und Wässle, Heinz, (eds.) Proceedings of the 25th Göttingen Neurobiology Conference 1997. Thieme, Stuttgart. Volltext nicht vorhanden.

Kussinger, M., Grünbauer, R., Stetter, M. und Lang, Elmar (1997) Prenatal development of feature maps with pure positive input activities. In: Elsner, Norbert und Wässle, Heinz, (eds.) Proceedings of the 25th Göttingen Neurobiology Conference 1997. Thieme, Stuttgart. Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Lang, Elmar und Obermayer, K. (1997) Synapse clustering can drive simultaneous ON-OFF and ocular dominance segregation in a model of area 17. In: Gerstner, Wulfram, (ed.) Artificial neural networks - ICANN '97: 7th international conference, Lausanne, Switzerland, October 8 - 10, 1997; proceedings. Lecture notes in computer science, 1327. Springer, Berlin, S. 189-194. ISBN 3-540-63631-5. Volltext nicht vorhanden.

Kussinger, M., Lang, Elmar und Stetter, M. (1995) Prenatal development of feature maps with pure positive input activities. In: Elsner, Norbert und Menzel, R., (eds.) Learning and memory. Proceedings of the 23th Göttingen Neurobiology Conference 1995. vol. 1. Thieme, Stuttgart. ISBN 3-13-101881-X. Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Schels, A. und Lang, Elmar (1995) Prenatal self-organization of orientation maps simulated in a neural network. In: Elsner, Norbert und Menzel, R., (eds.) Learning and memory. Proceedings of the 23th Göttingen Neurobiology Conference 1995. vol. 1. Thieme, Stuttgart. ISBN 3-13-101881-X. Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Kussinger, M., Schels, A., Seeger, E. und Lang, Elmar (1995) Self-organization of cortical receptive fields and columnar structures in a hebb-trained neural network. In: Mira, José, (ed.) From natural to artificial neural computation; proceedings of the International Workshop on Artificial Neural Networks (IWANN '95), Malaga-Torremolinos, Spain, June 7 - 9. Lecture notes in computer science, 930. Springer, Berlin, S. 37-44. ISBN 3-540-59497-3; 0-387-59497-3 (print und e-book). Volltext nicht vorhanden.

Stetter, M., Müller, A. und Lang, Elmar (1994) Neural network model for the coordinated formation of orientation preference and orientation selectivity maps. Physical review. E 50 (5), S. 4167-4181.

Stetter, M., Lang, Elmar und Müller, A. (1993) Emergence of orientation selective simple cells simulated in deterministic and stochastic neural networks. Biological cybernetics 68 (5), S. 465-476.