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  Learning to Find Graph Pre-Images

BakIr, G., Zien, A., & Tsuda, K. (2004). Learning to Find Graph Pre-Images. Pattern Recognition: Proceedings of the 26th DAGM Symposium, 253-261.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D823-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D824-3
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
BakIr, G1, Autor           
Zien, A1, Autor           
Tsuda, K1, Autor           
Rasmussen, Herausgeber
E., C., Herausgeber
Bülthoff, H. H., Herausgeber
Schölkopf, B., Herausgeber
Giese, M. A., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The recent development of graph kernel functions has made it possible to apply well-established machine learning methods to graphs. However, to allow for analyses that yield a graph as a result, it is necessary to solve the so-called pre-image problem: to reconstruct a graph from its feature space representation induced by the kernel. Here, we suggest a practical solution to this problem.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://springerlink.metapress.com/content/3qr4uy99he00nael/fulltext.pdf
DOI: 10.1007/b99676
BibTex Citekey: 2639
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 26th DAGM Symposium
Veranstaltungsort: Tübingen, Germany
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Pattern Recognition: Proceedings of the 26th DAGM Symposium
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 253 - 261 Identifikator: -