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  Learning to Find Graph Pre-Images

BakIr, G., Zien, A., & Tsuda, K. (2004). Learning to Find Graph Pre-Images. In C. Rasmussen, H. Bülthoff, B. Schölkopf, & M. Giese (Eds.), Pattern Recognition: 26th DAGM Symposium, Tübingen, Germany, August 30 - September 1, 2004 (pp. 253-261). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
BakIr, G1, 2, Autor           
Zien, A1, 2, Autor           
Tsuda, K1, 2, 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: The recent development of graph kernel functions has made it possible to apply well-established machine learning methods to graphs.
However, to allow for analyses that yield a graph as a result, it is necessary to solve the so-called pre-image problem: to reconstruct a graph from its feature space representation induced by the kernel. Here, we suggest a practical solution to this problem.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-28649-3_31
BibTex Citekey: 2639
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 26th Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM 2004)
Veranstaltungsort: Tübingen, Germany
Start-/Enddatum: 2004-08-30 - 2004-09-01

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Pattern Recognition: 26th DAGM Symposium, Tübingen, Germany, August 30 - September 1, 2004
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Rasmussen, CE1, Herausgeber           
Bülthoff, HH1, Herausgeber           
Schölkopf, B1, Herausgeber           
Giese, MA, Herausgeber           
Affiliations:
1 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 253 - 261 Identifikator: ISBN: 978-3-540-22945-2

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 3175 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -