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  A hierarchical model for integrating unsupervised generative embedding and empirical Bayes

Raman, S., Deserno, L., Schlagenhauf, F., & Stephan, K. E. (2016). A hierarchical model for integrating unsupervised generative embedding and empirical Bayes. Journal of Neuroscience Methods, 269, 6-20. doi:10.1016/j.jneumeth.2016.04.022.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-D828-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-D829-4
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Raman, Sudhir, Autor
Deserno, Lorenz1, Autor           
Schlagenhauf, Florian1, Autor           
Stephan, Klaas Enno2, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Fellow Group Cognitive and Affective Control of Behavioural Adaptation, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_1753350              
2Neuronal Control of Metabolism, Department Jens Brüning, Max Planck Institute for Metabolism Research, Managing Director: Jens Brüning, Max Planck Society, ou_2149644              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.jneumeth.2016.04.022
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Neuroscience Methods
  Andere : J. Neurosci. Meth.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Amsterdam : Elsevier
Seiten: - Band / Heft: 269 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 6 - 20 Identifikator: ISSN: 0165-0270
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925480594