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  Efficient Output Kernel Learning for Multiple Tasks

Jawanpuria, P., Lapin, M., Hein, M., & Schiele, B. (2016). Efficient Output Kernel Learning for Multiple Tasks. In C. Cortes, N. D. Lawrence, D. D. Lee, M. Sugiyama, & R. Garnett (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 28 (pp. 1189-1197). Red Hook, NY: Curran.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0029-1A38-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002E-0825-6
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://papers.nips.cc/paper/5898-efficient-output-kernel-learning-for-multiple-tasks.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Jawanpuria, Pratik1, Autor
Lapin, Maksim2, Autor           
Hein, Matthias1, Autor
Schiele, Bernt2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Vision and Multimodal Computing, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 201520152016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: jawanpuria2015nips
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twenty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems
Veranstaltungsort: Montréal, Canada
Start-/Enddatum: 2015-12-07 - 2015-12-12

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 28
  Untertitel : Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2015, December 7-12 2015, Montréal, Quebec, Canada
  Kurztitel : NIPS 2015
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Cortes, C.1, Herausgeber
Lawrence, N. D.1, Herausgeber
Lee, D. D.1, Herausgeber
Sugiyama, M.1, Herausgeber
Garnett, R.1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Red Hook, NY : Curran
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1189 - 1197 Identifikator: ISBN: 9781510825024