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  Metrizing Weak Convergence with Maximum Mean Discrepancies

Simon-Gabriel, C.-J., Barp, A., Schölkopf, B., & Mackey, L. (2023). Metrizing Weak Convergence with Maximum Mean Discrepancies. Journal of Machine Learning Research, 24(184): 599.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-E886-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-E887-3
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.09268 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün
externe Referenz:
https://www.jmlr.org/papers/v24/21-0599.html (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold

Urheber

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 Urheber:
Simon-Gabriel, Carl-Johann1, Autor
Barp, Alessandro 1, Autor
Schölkopf, Bernhard2, Autor                 
Mackey, Lester 1, 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: 2020-06-162023-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 20
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: BibTex Citekey: SimBarSchMac21
arXiv: 2006.09268
 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 Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: 24 (184) Artikelnummer: 599 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020_1