( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Jakobs, Matthias"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Explainable Quantum Machine Learning.

, , , , , und . CoRR, (2023)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Matthias Jakobs

Otto Jakobs

Moritz Jakobs

Tobias Jakobs

Hermann Jakobs

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Explainable online ensemble of deep neural network pruning for time series forecasting., , und . Mach. Learn., 111 (9): 3459-3487 (2022)Explainable Quantum Machine Learning., , , , , und . CoRR, (2023)Shapley Values with Uncertain Value Functions., , , , und . IDA, Volume 13876 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 156-168. Springer, (2023)Evaluation of the Application of Smart Glasses for Decentralized Control Systems in Logistics., , , , und . ITSC, Seite 4470-4476. IEEE, (2019)Explainable Adaptive Tree-based Model Selection for Time-Series Forecasting., und . ICDM, Seite 180-189. IEEE, (2023)Online Deep Hybrid Ensemble Learning for Time Series Forecasting., und . ECML/PKDD (5), Volume 14173 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 156-171. Springer, (2023)SancScreen: Towards a Real-world Dataset for Evaluating Explainability Methods., , , und . LWDA, Volume 3341 von CEUR Workshop Proceedings, Seite 33-44. CEUR-WS.org, (2022)Explainable Online Deep Neural Network Selection Using Adaptive Saliency Maps for Time Series Forecasting., , und . ECML/PKDD (1), Volume 12975 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 404-420. Springer, (2021)An Empirical Evaluation of the Rashomon Effect in Explainable Machine Learning., , , , , und . ECML/PKDD (3), Volume 14171 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 462-478. Springer, (2023)Harnessing Prior Knowledge for Explainable Machine Learning: An Overview., , , , , , , , und . SaTML, Seite 450-463. IEEE, (2023)