Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (7080)

Publikationen

Publikationen pro Jahr 1984 2002 2003 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2013 2014 2020 2021 2022 2023 2024

• 205 Artikel
• 180 Beitrag in einem Konferenzband
• 60 Poster
• 20 Preprint
• 57 Mehr
  • 19 Beitrag in Buch/Bericht
  • 6 Diplomarbeit
  • 5 (Altdaten) Vortrag oder Präsentation
  • 5 Working paper
  • 4 Dissertation
  • 3 Konferenzartikel
  • 3 Review eines Fachbereichs (Review article)
  • 2 Sonstiger Bericht
  • 2 Paper
  • 2 Editorial
  • 2 Masterarbeit
  • 1 Buch (Autorenwerk)
  • 1 Abstract
  • 1 Bachelorarbeit
  • 1 Habilitation

Publikationen pro Jahr

Publikationen pro Jahr

Suchergebnisse

• 2023

  Active Bayesian Causal Inference

  Toth, C., Lorch, L., Knoll, C., Krause, A., Pernkopf, F., Peharz, R. & von Kügelgen, J., Apr. 2023, Advances in Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022. Band 35.

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  • Reasoning 100%
  • Learning Framework 29%
  • Active Learning 29%
  • Bayesian Perspective 29%
  • Gaussian Process 29%

• Bayesian Structure Scores for Probabilistic Circuits

  Yang, Y., Gala, G. & Peharz, R., 2023, International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. Band 206. S. 563-575 13 S. (Proceedings of Machine Learning Research).

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  • structure learning 100%
  • Bayesian 100%
  • Algorithms 50%
  • Heuristics 50%
  • Probability 50%

• Context-dependent computations in spiking neural networks with apical modulation

  Ferrand, R., Baronig, M., Limbacher, T. & Legenstein, R., 2023, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023 - 32nd International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings: 32nd International Conference on Artificial Neural Networks, Heraklion, Crete, Greece, September 26–29, 2023, Proceedings, Part I. Iliadis, L., Papaleonidas, A., Angelov, P. & Jayne, C. (Hrsg.). Cham: Springer, S. 381-392 12 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 14254).

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  • Neural Network 100%
  • Neuron 100%
  • Basal Dendrite 100%
  • Pyramidal Cell 20%

• Continuous Mixtures of Tractable Probabilistic Models

  Correia, A. H. C., Gala, G., Quaeghebeur, E., de Campos, C. & Peharz, R., 27 Juni 2023, Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2023 : AAAI-23 Technical Tracks 6. Williams, B., Chen, Y. & Neville, J. (Hrsg.). AAAI Press, S. 7244-7252 9 S.

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  • Points 100%
  • Models 100%
  • Finite Set 66%
  • Mixture Model 66%
  • Number 33%

• EMOOCs 2023

  Esveld, S. V., Vries, N. D., Becchetti, S., Dopper, S., Valkenburg, W. V., Carlon, M. K. J., Yokoi, K., Gayed, J. M., Suyama, H., Cross, J. S., Jin, T., Xue, W., Bruillard, E., Steinbeck, H., Meinel, C., Özdemir, P. D., Bayer, B. C., Mercan, D., Buyurucu, G., Haugsbakken, H., &65 mehrHagelia, M., Ebner, M., Lipp, S., Xiaoxiao, W., Shuangshuang, G., Morales-Chan, M., Amado-Salvatierra, H. R., Hernandez-Rizzardini, R., Egloffstein, M., Hünemohr, H., Ifenthaler, D., Dixon, F., Trabucchi, S., Khaneboubi, M., Giannatelli, A., Tomasini, A., Staubitz, T., Serth, S., Thomas, M., Rampelt, F., Stetten, A. V., Wittke, A., Theeraroungchaisri, A., Thammetar, T., Duangchinda, V., Khlaisang, J., Steinkellner, I., Stojcevic, I., Zwiauer, C., Thirouard, M., Villèsbrunne, M. D. L., Bernaert, O., Nohr, M., Hoyos, C. A., Kloos, C. D., Kiendl, D., Terzieva, L., Concia, F., Distler, P., Law, G., Macerata, E., Mariani, M., Mossini, E., Negrin, M., Štrok, M., Neuböck, K., Linschinger, N., Lorenz, A., Bock, S., Schulte-Ostermann, J., Santos, A. M., Corti, P., Costa, L. F. C., Utunen, H., Attias, M., Tokar, A., Kennedy, E., Laurillard, D., Zeitoun, S., Wasilewski, J., Shlaka, S., Ouahib, S., Berrada, K., Dietz, M. & Roth, D., 14 Nov. 2023, Conference Proceedings EMOOCS 2023. Meinel, C., Schweiger, S., Staubitz, T., Conrad, R., Hoyos, C. A., Ebner, M., Sancassani, S., Żur, A., Friedl, C., Halawa, S., Gamage, D., Cross, J., Carlon, M. K. J., Deville, Y., Gaebel, M., Kloos, C. D. & Schmieden, K. V. (Hrsg.). (Post-Covid Prospects for Massive Open Online Courses - Boost or Backlash?).

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  Open Access

• Fault Pruning: Robust Training of Neural Networks with Memristive Weights

  Kraisnikovic, C., Stathopoulos, S., Prodromakis, T. & Legenstein, R., 2023, Unconventional Computation and Natural Computation, UCNC 2023. Genova, D. & Kari, J. (Hrsg.). Cham: Springer, S. 124-139 16 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 14003).

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  • Memristor 100%
  • Defects 66%
  • Memory 66%
  • Standard 33%
  • Arrays 33%

• Generating conceptual architectural 3D geometries with denoising diffusion models

  Sebestyen, A., Özdenizci, O., Legenstein, R. & Hirschberg, U. L., 2023, eCAADe 2023 - Digital Design Reconsidered: Proceedings of the 41st eCAADe Conference, 18-23 September, Graz University of Technology. Dokonal, W., Hirschberg, U. & Wurzer, G. (Hrsg.). Band 2. S. 451-460

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  Open Access

  • Prototype 100%
  • de-noising 100%
  • Demonstrates 50%
  • Fields 50%
  • Density 50%

• Generating Conceptual Architectural 3D Geometries with Denoising Diffusion Models: Showcasing a deep learning based 3D generative prototype

  Sebestyen, A., Özdenizci, O., Legenstein, R. & Hirschberg, U., 2023, eCAADe 2023 - Digital Design Reconsidered: Proceedings of the International Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe. Dokonal, W., Hirschberg, U., Wurzer, G. & Wurzer, G. (Hrsg.). eCAADe (Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe), Band 2. S. 451-460 10 S.

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  Open Access

  • Prototype 100%
  • de-noising 100%
  • Demonstrates 33%
  • Fields 33%
  • Density 33%

• How to Turn Your Knowledge Graph Embeddings into Generative Models via Probabilistic Circuits

  Loconte, L., Di Mauro, N., Peharz, R. & Vergari, A., 2023, Advances in Neural Information Processing Systems 2023.

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  Open Access

  • Score Function 100%

• Interaction of Generalization and Out-of-Distribution Detection Capabilities in Deep Neural Networks

  Klaiber Aboitiz, F. J., Legenstein, R. & Özdenizci, O., 2023, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023 - 32nd International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. Iliadis, L., Papaleonidas, A., Angelov, P. & Jayne, C. (Hrsg.). Cham: Springer, S. 248-259 12 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 14263).

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  • Detection 100%
  • Detection Performance 100%
  • Data Distribution 100%
  • Deep Neural Network 100%
  • Sample Distribution 100%

• TS-MoCo: Time-series momentum contrast for self-supervised physiological representation learning

  Hallgarten, P., Bethge, D., Özdenizci, O., Grosse-Puppendahl, T. & Kasneci, E., 2023, 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO).

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  Open Access

  • Human Activity Recognition 100%

• Two Equivalent Representations of Bicolored Order Types

  Aichholzer, O. & Brötzner, A., 2023, Proceedings of the 39th European Workshop on Computational Geometry (EuroCG 2023). S. 1:1-1:6

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  • Points 100%
  • Order Type 100%
  • Set Point 36%
  • Number 27%
  • Matrix (Mathematics) 18%
• 2022

  An insertion strategy for motorcycle graphs

  Aurenhammer, F. & Steinkogler, M., 2022, 38th European Workshop on Computational Geometry : March 14-16, 2022, Perugia, Italy : booklet of abstracts. Perugia, Italy, 26:1

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• Biologically-inspired training of spiking recurrent neural networks with neuromorphic hardware

  Bohnstingl, T., Surina, A., Fabre, M., Demirag, Y., Frenkel, C., Payvand, M., Indiveri, G. & Pantazi, A., 2022, Proceeding - IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems, AICAS 2022. Institute of Electrical and Electronics Engineers, S. 218-221 4 S.

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  • Phase-Change Memory 100%
  • Neural Network 100%
  • Recurrent Neural Network 100%
  • Devices 66%
  • Neuromorphic Computing 33%

• Domain-invariant representation learning from EEG with private encoders

  Bethge, D., Hallgarten, P., Grosse-Puppendahl, T., Kari, M., Mikut, R., Schmidt, A. & Özdenizci, O., 2022, 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). S. 1236-1240 5 S.

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  Open Access

  • Representation Learning 100%
  • Invariant Representation 100%
  • Processing Method 20%
  • Signal Processing 20%
  • Clinical Setting 20%

• EEG2Vec: Learning affective EEG representations via variational autoencoders

  Bethge, D., Hallgarten, P., Grosse-Puppendahl, T., Kari, M., Chuang, L., Özdenizci, O. & Schmidt, A., 2022, 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). S. 3150-3157 8 S.

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  Open Access

  • Affective Learning 100%
  • Emotion Category 50%
  • Representational Format 50%

• Exploiting multiple EEG data domains with adversarial learning

  Bethge, D., Hallgarten, P., Özdenizci, O., Mikut, R., Schmidt, A. & Grosse-Puppendahl, T., 2022, 2022 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). S. 3154-3158 5 S.

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  Open Access

  • Enabling Context 100%
  • Source Domain Data 100%

• Improving robustness against stealthy weight bit-flip attacks by output code matching

  Özdenizci, O. & Legenstein, R., 2022, Proceedings - 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2022. S. 13378-13387 10 S. (Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition; Band 2022-June).

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  Open Access

  • Attack 100%
  • Deep Neural Network 66%
  • Threat 16%
  • Hardware 16%
  • Quantization (Signal Processing) 16%
• 2021

  Crossing-optimal extension of simple drawings

  Ganian, R., Hamm, T., Klute, F., Parada, I. & Vogtenhuber, B., 2021, Proc. XIX Encuentros de Geometría Computacional. S. 5 1 S.

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• Dynamic action inference with recurrent spiking neural networks

  Traub, M., Butz, M. V., Legenstein, R. & Otte, S., 2021, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2021 - 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. Farkaš, I., Masulli, P., Otte, S. & Wermter, S. (Hrsg.). S. 233-244 12 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12895 LNCS).

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  • Neural Network 100%
  • Intention 50%
  • Imagination 50%
  • Behavior (Neuroscience) 50%
  • Directed Behavior 50%

• Many-joint robot arm control with recurrent spiking neural networks

  Traub, M., Legenstein, R. & Otte, S., 2021, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2021. S. 4918-4925 8 S.

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  • Paper 100%
  • Electronics 100%
  • Three Dimensional Printing 100%
  • Control 100%
  • Robot 100%

• On the use of generative deep neural networks to synthesize artificial multichannel EEG signals

  Özdenizci, O. & Erdogmus, D., 2021, 2021 10th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER 2021. S. 427-430 4 S. 9441381

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  Open Access

  • Neural Engineering 100%

• Piecewise-linear farthest-site Voronoi diagrams

  Aurenhammer, F., Papadopoulou, E. & Suderland, M., 2021, Proc. 32th Interntional Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC'21). Kyûshû, Japan: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, Band 212.

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• Training adversarially robust sparse networks via Bayesian connectivity sampling

  Özdenizci, O. & Legenstein, R., 2021, Proceedings of Machine Learning Research: PMLR. Band 139. S. 8314-8324

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  Open Access

  • Training Process 100%
  • Synaptic Dynamic 100%
  • Evaluation Benchmark 100%
• 2020

  Einsum Networks: Fast and Scalable Learning of Tractable Probabilistic Circuits.

  Peharz, R., Lang, S., Vergari, A., Stelzner, K., Molina, A., Trapp, M., Broeck, G. V. D., Kersting, K. & Ghahramani, Z., 2020, International Conference on Machine Learning, PMLR 119. Band 119. S. 7563-7574 (Proceedings of Machine Learning Research).

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• H-Mem: Harnessing synaptic plasticity with Hebbian memory networks

  Limbacher, T. & Legenstein, R., 2020, Advances in Neural Information Processing Systems. Band 33.

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• Joints in Random Forests.

  Correia, A. H. C., Peharz, R. & Campos, C. P. D., 1 Dez. 2020, Advances in Neural Information Processing Systems 33.

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• Property-Based Testing for Parameter Learning of Probabilistic Graphical Models

  Saranti, A., Taraghi, B., Ebner, M. & Holzinger, A., 1 Jan. 2020, Machine Learning and Knowledge Extraction: CD-MAKE 2020. Holzinger, A., Kieseberg, P. & Min Tjoa, A. (Hrsg.). Springer, Cham, S. 499-515 17 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 12279).

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  • Learning Parameter 100%
  • Numerical Computational Method 100%
  • Concrete Code 33%

• PS3: Partition-Based Skew-Specialized Sampling for Batch Mode Active Learning in Imbalanced Text Data.

  Fajri, R. M., Khoshrou, S., Peharz, R. & Pechenizkiy, M., 2020, ECML PKDD 2020. Lecture Notes in Computer Science.. S. 68-84

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• 2019

  Automatic Bayesian Density Analysis

  Vergari, A., Molina, A., Peharz, R., Ghahramani, Z., Kersting, K. & Valera, I., 2019, Proceedings of The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19).

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  • Interaction Model 100%
  • Artificial Intelligence 100%
  • Data Type 100%
  • Anomaly Detection 100%
  • Statistical Data 100%

• Faster attend-infer-repeat with tractable probabilistic models

  Stelzner, K., Peharz, R. & Kersting, K., 1 Jan. 2019, 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019.

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  • Opts _ _ _ 100%
  • Background Noise 42%

• Hierarchical decompositional mixtures of variational autoencoders

  Tan, P. L. & Peharz, R., 1 Jan. 2019, 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019.

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  • Inference 100%
  • Autoencoder 100%
  • Product Sum 50%
  • Mixture Model 50%
  • Higher Dimensions 50%

• Minimal random code learning: Getting bits back from compressed model parameters

  Havasi, M., Peharz, R. & Hernández-Lobato, J. M., 1 Jan. 2019, International Conference on Learning Representations.

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  • Compression Rate 100%
  • Test Performance 66%
  • Leibler Divergence 66%
  • Control 33%
  • Benchmark 33%

• Page Cache Attacks

  Gruss, D., Kraft, E., Tiwari, T., Schwarz, M., Trachtenberg, A., Hennessey, J., Ionescu, A. & Fogh, A., 12 Nov. 2019, CCS 2019 - Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. ACM/IEEE, S. 167-180

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  • spam 100%
  • Window Dynamic 100%
  • Hardware Cache 100%
• 2018

  Camera-based vehicle velocity estimation from monocular video

  Kampelmühler, M. D., Müller, M. G. & Feichtenhofer, C., 5 Feb. 2018, Computer Vision Winter Workshop (CVWW), 2018.

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• Implementation of Bayesian Inference in Distributed Neural Networks

  Yu, Z., Huang, T. & Liu, J. K., 6 Juni 2018, Proceedings - 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing, PDP 2018. Institute of Electrical and Electronics Engineers, S. 666-673 8 S.

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  • Importance Sampling 100%
  • Neural Underpinnings 100%

• Long short-term memory and learning-to-learn in networks of spiking neurons

  Bellec, G. E. F., Salaj, D., Subramoney, A., Legenstein, R. & Maass, W., 2018, Advances in Neural Information Processing Systems: NeurIPS.

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• Long Term Memory and the Densest K-Subgraph Problem

  Legenstein, R., Maass, W., Papapdimitriou, C. H. & Vempala, S. S., 2018, 9th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2018). Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, Band 94. S. 57:1–57:15 57. (LIPIcs-Leibniz International Proceedings in Informatics ).

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  • Temporal Lobe 100%
  • Long-Term Memory 100%
  • Medial Temporal Lobe 100%

• Maximal two-guard walks in polygons

  Aurenhammer, F., Steinkogler, M. & Klein, R., 2018, Proc. 34th European Workshop on Computational Geometry (EuroCG'18). Berlin, Germany, S. #1

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• Mitered offsets and straight skeletons for circular arc polygons

  Weiß, B., Jüttler, B. & Aurenhammer, F., 2018, Proc. 34th European Workshop on Computational Geometry (EuroCG'18). Berlin, Germany, S. #52

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  • Polygon 100%
  • Straight Skeleton 100%
  • Evolution Process 100%
  • Vertex 25%
  • Approximation 25%

• On merging straight skeletons

  Aurenhammer, F. & Steinkogler, M., 2018, Proc. 34th European Workshop on Computational Geometry (EuroCG'18). Berlin, Germany, S. #42

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  • Straight Skeleton 100%
  • Simple Polygon 33%
  • Running Time 33%
  • Divide and Conquer 33%

• Partially walking a polygon

  Aurenhammer, F., Steinkogler, M. & Klein, R., 2018, Proc. 29th International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC'18). Yilan, Taiwan: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, Band 123.

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• Smoothed Analysis of Discrete Tensor Decomposition and Assemblies of Neurons

  Ananri, N., Daskalakis, C., Maass, W., Papadimitriou, C. H., Saberi, A. & Vempala, S., 2018, Advances in Neural Information Processing Systems 2018.

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• Sum-product autoencoding: Encoding and decoding representations using sum-product networks

  Vergari, A., Molina, A., Peharz, R., Kersting, K., Mauro, N. D. & Esposito, F., 1 Jan. 2018, 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2018.

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  • Autoencoder 100%
  • Representation Learning 100%
  • Classification Problem 100%
  • Multi Persons Environment 100%
• 2017

  Computing straight skeletons for arc polygons

  Aurenhammer, F., Juettler, B. & Weiß, B., 2017, Proc. 2nd Conference on Subdivision, Geometric and Algebraic Methods, Isogeometric Analysis and Refinability (SMART'2017). Gaeta, Italy

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• Neuromorphic hardware in the loop: Training a deep spiking network on the BrainScaleS wafer-scale system

  Schmitt, S., Klahn, J., Bellec, G., Grubl, A., Guttler, M., Hartel, A., Hartmann, S., Husmann, D., Husmann, K., Jeltsch, S., Karasenko, V., Kleider, M., Koke, C., Kononov, A., Mauch, C., Muller, E., Muller, P., Partzsch, J., Petrovici, M. A., Schiefer, S., &9 mehrScholze, S., Thanasoulis, V., Vogginger, B., Legenstein, R., Maass, W., Mayr, C., Schuffny, R., Schemmel, J. & Meier, K., 30 Juni 2017, 2017 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2017 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers, S. 2227-2234 8 S. 7966125. (Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks; Band 2017-May).

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  • Software 100%
  • Hardware 100%
  • Hardware-in-the-Loop 100%
  • Devices 100%
  • Control 33%

• Pattern representation and recognition with accelerated analog neuromorphic systems

  Petrovici, M. A., Schmitt, S., Klähn, J., Stöckel, D., Schroeder, A., Bellec, G., Bill, J., Breitwieser, O., Bytschok, I., Grübl, A., Güttler, M., Hartel, A., Hartmann, S., Husmann, D., Husmann, K., Jeltsch, S., Karasenko, V., Kleider, M., Koke, C., Kononov, A., &15 mehrMauch, C., Müller, P., Partzsch, J., Pfeil, T., Schiefer, S., Scholze, S., Subramoney, A., Thanasoulis, V., Vogginger, B., Legenstein, R., Maass, W., Schüffny, R., Mayr, C., Schemmel, J. & Meier, K., 17 März 2017, Proceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 4 S. 8050530

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  Open Access

  Datei

  • Central Nervous System 100%
  • Wayfinding 50%
  • Analog Component 50%
  • Perfect Knowledge 50%

• Voronoi diagrams for parallel halflines and line segments in space

  Aurenhammer, F., Jüttler, B. & Paulini, G., 2017, Proc. 28th International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC'17). Phuket, Thailand: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, Band 92. S. #7

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  Open Access

  • Parallel Line 100%
• 2016

  Contributing to the early identification of neurodevelopmental disorders: The retrospective analysis of pre-linguistic vocalisations in home video material

  Pokorny, F. B., Schuller, B. W., Peharz, R., Pernkopf, F., Bartl-Pokorny, K. D., Einspieler, C. & Marschik, P. B., 2016, Congreso Internacional Psicologia Clinica.

  Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in einem Konferenzband

• Variable Binding through Assemblies in Spiking Neural Networks

  Legenstein, R., Papadimitriou, C. H., Vempala, S. S. & Maass, W., 2016, CEUR Workshop Proceedings. Band 1773. 6 S.

  Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in einem Konferenzband › Begutachtung

  Open Access

  • Neural Network 100%
  • Brain 100%
  • Neuron 66%
  • Temporal Lobe 66%
  • Functional Magnetic Resonance Imaging 33%