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  Using Generative Adversarial Network for learning joint task/response distribution in functional Magnetic Resonance Imaging

Lee, J., Stelzer, J., Loktyushin, A., & Lohmann, G. (2018). Using Generative Adversarial Network for learning joint task/response distribution in functional Magnetic Resonance Imaging. In Workshop for Women in Machine Learning (WiML 2018).

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Basisdaten

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Genre: Meeting Abstract

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:
WiML-2018-Lee-JY.pdf (beliebiger Volltext), 2MB
Name:
WiML-2018-Lee-JY.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
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Externe Referenzen

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Beschreibung:
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OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Lee, JY1, 2, Autor           
Stelzer, J1, 2, Autor           
Loktyushin, A1, 2, Autor           
Lohmann, G1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department High-Field Magnetic Resonance, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497796              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2018-12
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Workshop for Women in Machine Learning (WiML 2018) Co-Located with NeurIPS
Veranstaltungsort: Montreal, Canada
Start-/Enddatum: 2018-12-03

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Workshop for Women in Machine Learning (WiML 2018)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: 94 Start- / Endseite: - Identifikator: -