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  Building and Interpreting Deep Similarity Models

Eberle, O., Büttner, J., Kräutli, F., Müller, K.-R., Valleriani, M., & Montavon, G. (2022). Building and Interpreting Deep Similarity Models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44(3), 1149-1161. doi:10.1109/TPAMI.2020.3020738.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-F729-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-5D1A-D
Genre: Zeitschriftenartikel

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:
09183996.pdf (Verlagsversion), 9MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-F72B-4
Name:
09183996.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Öffnen
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
Funding: Bundesministerium fur Bildung und Forschung; Institute for Information Communications Technology Planning Evaluation
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9183996 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Eberle, Oliver, Autor
Büttner, Jochen1, Autor           
Kräutli, Florian2, Autor                 
Müller, Klaus-Robert, Autor
Valleriani, Matteo1, Autor           
Montavon, Gregoire, Autor
Affiliations:
1Department Structural Changes in Systems of Knowledge, Max Planck Institute for the History of Science, Max Planck Society, ou_2266695              
2Research IT, Max Planck Institute for the History of Science, Max Planck Society, ou_2266709              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 MPIWG_PROJECTS: Digital and Computational History of Science
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2020-09-012022-03-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/TPAMI.2020.3020738
 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: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Washington : Institute of Electrical and Electronics Engineers
Seiten: - Band / Heft: 44 (3) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1149 - 1161 Identifikator: ISSN: 0162-8828