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  MLSP Competition, 2010: Description of first place method

Leiva, J., & Martens, S. (2010). MLSP Competition, 2010: Description of first place method. In 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2010) (pp. 112-113). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BE6C-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BE6D-F
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Leiva, JM1, Autor           
Martens, SMM1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Our winning approach to the 2010 MLSP Competition is based on a generative method for P300-based BCI decoding, successfully applied to visual spellers. Here, generative has a double meaning. On the one hand, we work with a probability density model of the data given the target/non target labeling, as opposed to discriminative (e.g. SVM-based) methods. On the other hand, the natural consequence of this approach is a decoding based on comparing the observation to templates generated from the data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-1-4244-7877-4
URI: http://mlsp2010.conwiz.dk/
DOI: 10.1109/MLSP.2010.5589243
BibTex Citekey: 6434
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2010)
Veranstaltungsort: Kittilä, Finland
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2010)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 112 - 113 Identifikator: -