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Algorithmic Robustness for Semi-Supervised (ε, γ, τ) -Good Metric Learning., , , , und . ICONIP (1), Volume 9489 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 253-263. Springer, (2015)Extending Knowledge Bases Using Images., , und . AKBC@NIPS, OpenReview.net, (2017)Joint Semi-supervised Similarity Learning for Linear Classification., , , und . ECML/PKDD (1), Volume 9284 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 594-609. Springer, (2015)Learning similarities for linear classification: theoretical foundations and algorithms. (Apprentissage de similarités pour la classification linéaire: fondements théoriques et algorithmes).. University of Lyon, France, (2016)Open-World Visual Recognition Using Knowledge Graphs., , und . CoRR, (2017)Similarity Learning for Time Series Classification., , , und . CoRR, (2016)Algorithmic Robustness for Semi-Supervised (e,g,t)-Good Metric Learning, , , , und . Kapitel Algorithmic Robustness for Semi-Supervised (e,g,t)-Good Metric Learning, Seite 253--263. Springer International Publishing, Cham, (2015)Joint Semi-Supervised Similarity Learning for Linear Classification, , , und . Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Seite 594--609. Springer, (2015)Efficient Defenses Against Adversarial Attacks., , und . AISec@CCS, Seite 39-49. ACM, (2017)Revisiting Neural Program Smoothing for Fuzzing., , und . ESEC/SIGSOFT FSE, Seite 133-145. ACM, (2023)