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  AReS and MaRS - Adversarial and MMD-Minimizing Regression for SDEs

Abbati, G., Wenk, P., Osborne, M. A., Krause, A., Schölkopf, B., & Bauer, S. (2019). AReS and MaRS - Adversarial and MMD-Minimizing Regression for SDEs. In K. Chaudhuri, & R. Salakhutdinov (Eds.), Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (pp. 1-10). PMLR. Retrieved from http://proceedings.mlr.press/v97/abbati19a.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D59F-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D5A0-4
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Abbati, Gabriele1, Autor
Wenk, Philippe1, Autor
Osborne, Michael A.1, Autor
Krause, Andreas1, Autor
Schölkopf, Bernhard2, Autor           
Bauer, Stefan2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Abbatietal_icml_2019
URI: http://proceedings.mlr.press/v97/abbati19a.html
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 36th International Conference on Machine Learning (ICML)
Veranstaltungsort: Long Beach, CA
Start-/Enddatum: 2019-06-09 - 2019-06-15

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Chaudhuri, Kamalika1, Herausgeber
Salakhutdinov, Ruslan1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: PMLR
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 10 Identifikator: URI: http://proceedings.mlr.press/v97/

Quelle 2

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Titel: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: PMLR
Seiten: - Band / Heft: 97 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2640-3498