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  Evolutionary training and abstraction yields algorithmic generalization of neural computers

Tanneberg, D., Rueckert, E., & Peters, J. (2020). Evolutionary training and abstraction yields algorithmic generalization of neural computers. Nature Machine Intelligence, 2, 753-763. doi:10.1038/s42256-020-00255-1.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-474B-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-474C-1
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.07957 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Tanneberg, Daniel1, Autor
Rueckert, Elmar1, Autor
Peters, Jan2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2020-11-16
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1038/s42256-020-00255-1
BibTex Citekey: TanRuePet20
 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: Nature Machine Intelligence
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: London : Springer Nature Publishing
Seiten: - Band / Heft: 2 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 753 - 763 Identifikator: ISSN: 2522-5839
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2522-5839