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  Learning Taxonomy Adaptation in Large-scale Classification

Babbar, R., Partalas, I., Gaussier, E., Amini, M., & Amblard, C. (2016). Learning Taxonomy Adaptation in Large-scale Classification. Journal of Machine Learning Research, 17: 98, pp. 3350-3386. Retrieved from http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2946645.3007051.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-197E-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D28B-0
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Babbar, R.1, Autor           
Partalas, I.2, Autor
Gaussier, E.2, Autor
Amini, M.2, Autor
Amblard, C.2, Autor
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2016-022016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 37
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: BabbarPGAA2015
URI: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2946645.3007051
URI: https://jmlr.csail.mit.edu/papers/v17/14-207.html
 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: Brookline, MA : Microtome Publishing
Seiten: - Band / Heft: 17 Artikelnummer: 98 Start- / Endseite: 3350 - 3386 Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020