乌尔夫·克鲁姆纳克
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2020年–今天
2024 [j8] 优素福·布里马 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 西蒙·皮卡 , 冈瑟·海德曼 :
通过不变性和冗余减少理解语音表示的自我监督学习。 信息。 15 ( 2 ) : 114 ( 2024 ) [第九章] 穆罕默德·巴洛特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
演示如何完成:解释在微调语言模型中的作用。 CoRR公司 abs/2402.07543 ( 2024 ) [i8] 优素福·布里马 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 西蒙·皮卡 , 冈瑟·海德曼 :
通过受控合成学习分离音频表示。 CoRR公司 abs/2402.10547 ( 2024 ) 2023 [公元29年] 穆罕默德·巴洛特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
演示如何完成:解释在微调语言模型中的作用。 ACML公司 2023 : 90-105 [公元28年] 穆罕默德·巴洛特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
研究跨域数据集上的预训练语言模型,更接近于一般人工智能。 印度国家标准 DLIA@IJCNN 2023 : 94-103 [公元27年] 穆罕默德·巴洛特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
打开黑箱:分析非语言任务预训练语言模型中的注意权重和隐藏状态。 xAI(3) 2023 : 3-25 [i7] 穆罕默德宴会厅 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
打开黑箱:分析非语言任务预训练语言模型中的注意权重和隐藏状态。 CoRR公司 腹肌/2306.12198 ( 2023 ) [i6] 穆罕默德·巴洛特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 冈瑟·海德曼 , 凯乌·库恩伯格 :
研究跨域数据集上的预训练语言模型,更接近于一般人工智能。 CoRR公司 abs/2306.12205 ( 2023 ) [i5] 优素福·布里马 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 西蒙·皮卡 , 冈瑟·海德曼 :
通过不变性和冗余减少理解语音表示的自我监督学习。 CoRR公司 abs/2309.03619 ( 2023 ) [i4] 优素福·布里玛 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 西蒙·皮卡 , 冈瑟·海德曼 :
学习非纠缠语音表征。 CoRR公司 腹肌/2311.03389 ( 2023 ) 2021 [公元26年] Mats L.Richter公司 , Wolf Byttner公司 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 安娜·维登罗斯 , 路德维希·夏尔纳 , 贾斯汀·申克 :
(输入)CNN分类器的大小至关重要。 ICANN(2) 2021 : 133-144 [公元25年] Mats L.Richter公司 , 朱利叶斯·舍宁 , 安娜·维登罗斯 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
你应该更深入吗? 无需训练即可优化卷积神经网络结构。 ICMLA公司 2021 : 964-971 [i3] Mats L.Richter公司 , 沃尔夫·比特纳 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 路德维希·夏尔纳 , 贾斯汀·申克 :
大小很重要。 CoRR公司 abs/2102.01582 ( 2021 ) [i2] Mats L.Richter公司 , 莱拉·马利希 , 安妮·凯瑟琳·帕特里夏·温德勒 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
探索训练过程中神经网络特征空间的特性和演化。 CoRR公司 abs/2106.09526 ( 2021 ) [i1] Mats L.Richter公司 , 朱利叶斯·舍宁 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
你应该更深入吗? 通过接收场分析优化卷积神经网络结构,无需训练。 CoRR公司 abs/2106.12307 ( 2021 ) 2020 [公元24年] 埃琳娜·多林 , 安娜·帕克洛普斯基 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 阿克塞尔·沙夫兰 :
疟疾寄生虫感染血细胞的自动检测和计数。 MICAD公司 2020 : 145-157
2010 – 2019
2019 [j7] 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜杜勒·法塔赫 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
从逻辑角度看类比的语义。 昆士利希情报。 33 ( 三 ) : 243-251 ( 2019 ) 2018 [j6] 朱利叶斯·舍宁 , 冈瑟·海德曼 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
神经网络结构(SfN²)。 J.计算。 13 ( 8 ) : 988-999 ( 2018 ) 2017 [j5] 马里卡门·马丁内斯 , 艾哈迈德·M·H·阿卜杜勒·法塔赫 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 丹尼·戈梅斯·拉米雷斯 , 阿兰·斯梅尔 , 塔里克·理查德·贝索尔德 , 埃莉森·皮斯 , 马丁·施密特 , 马库斯·古赫 , 凯乌·库恩伯格 :
理论融合:扩展算法方面和示例。 安。数学。 Artif公司。 智力。 80 ( 1 ) : 65-89 ( 2017 ) 【c23】 朱利叶斯·舍宁 , 西娅·贝伦斯 , 帕特里克·费恩 , 佩曼·凯里 , 冈瑟·海德曼 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
通过人工神经网络从运动中构造。 SCIA(1) 2017 : 146-158 [公元22年] 朱利叶斯·舍宁 , 帕特里克·费恩 , 冈瑟·海德曼 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
为可视化和研究提供多媒体容器中的视频注释。 WACV(加权平均值) 2017 : 650-659 2016 【b1】 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
HDTP框架中类比和理论融合的逻辑形式化。 德国奥斯纳布吕克大学, 2016 【c21】 朱利叶斯·舍宁 , 帕特里克·费恩 , 冈瑟·海德曼 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
多媒体容器中的眼睛跟踪数据,用于即时可视化。 ETVIS公司 2016 : 74-78 2014 [公元20年] 马里卡门·马丁内斯 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 阿兰·斯梅尔 , 塔里克·理查德·贝索尔德 , 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜杜勒·法塔赫 , 马丁·施密特 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 , 马库斯·古赫 , 埃莉森·皮斯 :
理论融合的算法方面。 AISC公司 2014 : 180-192 [第19条] 蒂尔·莫萨科夫斯基 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 汤姆·迈鲍姆 :
什么是衍生特征形态? WADT(瓦特) 2014 : 90-109 [第1页] 马丁·施密特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 :
启发式理论投影:概述。 类比推理的计算方法 2014 : 163-194 2013 [第18条] 艾哈迈德·穆罕默德·哈桑·阿卜杜勒·法塔赫 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
创建基于类比的混合名词概念解释。 AAAI春季研讨会:创造力和(早期)认知发展 2013 [第17条] 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜杜勒·法塔赫 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 :
AGI系统在反事实条件句分析中使用认知机制。 AGI公司 2013 : 1-10 [第16条] 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 安吉拉·施维林 , 凯·乌韦·库恩伯格 , 头盔阵风 , 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜杜勒·法塔赫 , 塔里克·R·贝索尔德 , 马丁·施密特 , 史蒂凡·施耐德 :
通过类比学习素描。 形状 2013 : 49-58 [c15] 史蒂凡·施耐德 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 :
视觉空间推理中图形的动态组合。 形状 2013 : 137-141 2012 [第14条] 艾哈迈德·M·H·阿卜杜勒·法塔赫 , 塔里克·理查德·贝索尔德 , 头盔阵风 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 马丁·施密特 , 凯乌·库恩伯格 , 王培(音译) :
理性引导的AGI作为认知系统。 CogSci公司 2012 2011 【j4】 马库斯·古赫 , 埃莉森·皮斯 , 阿兰·斯梅尔 , 马里卡门·马丁内斯 , 马丁·施密特 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
基础数学中概念混合的计算说明。 认知。 系统。 物件。 12 ( 3-4 ) : 249-265 ( 2011 ) [第13条] 马里卡门·马丁内斯 , 塔里克·R·贝索尔德 , 艾哈迈德·穆罕默德·哈桑·阿卜杜勒·法塔赫 , 凯·乌韦·库恩伯格 , 头盔阵风 , 马丁·施密特 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
走向一个独立于领域的理论融合计算框架。 AAAI秋季研讨会:认知系统进展 2011 [第12条] 头盔阵风 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 马里卡门·马丁内斯 , 艾哈迈德·穆罕默德·阿卜杜勒·法塔赫 , 马丁·施密特 , 凯乌·库恩伯格 :
理性与一般情报。 AGI公司 2011 : 174-183 [第11条] 马丁·施密特 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 :
启发式驱动理论投影的受限高阶反统一的精化。 KI公司 2011 : 289-300
2000 – 2009
2009 [j3] 安吉拉·施维林 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 , 头盔阵风 :
启发式驱动理论投射的句法原则。 认知。 系统。 物件。 10 ( 三 ) : 251-269 ( 2009 ) [第10条] 安吉拉·施维林 , 凯乌·库恩伯格 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 :
比例类比语境下几何图形的空间认知。 成本 2009 : 18-35 【c9】 安吉拉·施维林 , 凯乌·库恩伯格 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 , 托尼奥·旺德马赫 , 比宾·因杜尔卡亚 , 阿米塔什·奥哈 :
视觉隐喻的计算模型。 解读创意视觉广告。 ICAART公司 2009 : 339-344 2008 [注2] 头盔阵风 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 , 安吉拉·施韦林 :
类比推理:认知的核心。 昆士利希情报。 22 ( 1 ) : 8-12 ( 2008 ) [j1] 头盔阵风 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 , 安吉拉·施维林 :
人工智能。 昆士利希情报。 22 ( 1 ) : 39 ( 2008 ) 【c8】 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 , 安吉拉·施维林 :
基于逻辑的类比生成框架中的重表征问题。 AAAI公司 2008 : 1462-1463 【c7】 凯乌·库恩伯格 , 彼得·盖贝尔 , 头盔阵风 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 叶卡捷琳娜·奥文尼科娃 , 安吉拉·施维林 , 托尼奥·旺德马赫 :
从集成认知架构中的不一致中学习。 AGI公司 2008 : 212-223 【c6】 安吉拉·施维林 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 凯乌·库恩伯格 , 头盔阵风 :
类比作为人层次推理的集成框架。 AGI公司 2008 : 419-423 【c5】 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 , 安吉拉·施维林 :
基于逻辑的类比制作模型中的重新呈现。 澳大利亚人工智能会议 2008 : 42-48 2007 【c4】 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 安吉拉·施维林 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 :
用于类比制作的受限高阶反统一。 澳大利亚人工智能会议 2007 : 273-282 【c3】 彼得·盖贝尔 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 奥尔加·普斯蒂尔尼科夫 , 亚历山大·梅勒 , 头盔阵风 , 凯乌·库恩伯格 :
文本类型的结构敏感学习。 澳大利亚人工智能会议 2007 : 642-646 【c2】 凯乌·库恩伯格 , 托尼·万德马赫 , 安吉拉·施维林 , 叶卡捷琳娜·奥文尼科娃 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 赫尔马尔·古斯特 , 彼得·盖贝尔 :
在混合体系结构中通过集成认知建模人类级智能。 FAInt公司 2007 【c1】 凯乌·库恩伯格 , 托尼奥·旺德马赫 , 安吉拉·施维林 , 叶卡捷琳娜·奥文尼科娃 , 乌尔夫·克鲁姆纳克 , 头盔阵风 , 彼得·盖贝尔 :
I-Cog:高等认知能力综合认知的计算框架。 海地 2007 : 203-214
合著者索引
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