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  Kernel Methods for Implicit Surface Modeling

Schölkopf, B., Giesen, J., & Spalinger, S. (2005). Kernel Methods for Implicit Surface Modeling. In L. Saul, Y. Weiss, & L. Bottou (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 17 (pp. 1193-1200). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D521-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-2190-2
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://papers.nips.cc/paper/2724-kernel-methods-for-implicit-surface-modeling.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Giesen, J, Autor
Spalinger, S, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe methods for computing an implicit model of a hypersurface that is given only by a finite sampling. The methods work by mapping the sample points into a reproducing kernel Hilbert space and then determining regions in terms of hyperplanes.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2814
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2004)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: 2004-12-13 - 2004-12-16

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 17
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Saul, LK, Herausgeber
Weiss, Y, Herausgeber
Bottou, L, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1193 - 1200 Identifikator: ISBN: 0-262-19534-8