Precision Learning: Towards Use of Known Operators in Neural Networks

Beitrag bei einer Tagung


Details zur Publikation

Autor(en): Maier A, Schebesch F, Syben C, Würfl T, Steidl S, Choi JH, Fahrig R
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Tagungsband: 2018 24rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
Seitenbereich: 183-188


FAU-Autoren / FAU-Herausgeber

Fahrig, Rebecca Prof. Dr.
Technische Fakultät
Maier, Andreas Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Schebesch, Frank
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Steidl, Stefan PD Dr.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Syben, Christopher
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Würfl, Tobias
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)


Autor(en) der externen Einrichtung(en)
Ewha Womans University / 이화여자대학교


Zitierweisen

APA:
Maier, A., Schebesch, F., Syben, C., Würfl, T., Steidl, S., Choi, J.-H., & Fahrig, R. (2018). Precision Learning: Towards Use of Known Operators in Neural Networks. In 2018 24rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (pp. 183-188). Beijing, China.

MLA:
Maier, Andreas, et al. "Precision Learning: Towards Use of Known Operators in Neural Networks." Proceedings of the 24rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Beijing, China 2018. 183-188.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2019-31-03 um 20:23