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  Kernel Methods for Implicit Surface Modeling

Schölkopf, B., Giesen, J., & Spalinger, S. (2005). Kernel Methods for Implicit Surface Modeling. Advances in Neural Information Processing Systems, 1193-1200.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D521-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D522-E
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Giesen, J, Autor
Spalinger, S, Autor
Saul, Herausgeber
L.K., Herausgeber
Weiss, Y., Herausgeber
Bottou, L., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe methods for computing an implicit model of a hypersurface that is given only by a finite sampling. The methods work by mapping the sample points into a reproducing kernel Hilbert space and then determining regions in terms of hyperplanes.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-19534-8
URI: http://books.nips.cc/nips17.html
BibTex Citekey: 2814
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2004)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1193 - 1200 Identifikator: -