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TU Berlin

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Prof. Dr. Manfred Opper

Lupe
  • Leiter der Einheit KI
  • Raum: MAR 4.017
  • Telefon: +4930 314-73749
  • E-Mail: manfred.opper <AT> tu-berlin.de

 

 


Sprechstunde nach Vereinbarung

Publikationen

L


Learning of Correlated Patterns in Perceptrons

Bernardo J. López and Martin Schröder and Manfred Opper

J. Phys. A, L447. 1995

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M

Common Input Explains Higher-Order Correlations and Entropy in a Simple Model of Neural Population Activity

Jakob Macke and Manfred Opper and Matthias Bethge

Physical Review Letters. American Physical Society, 208102. 2011

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Approximate Analytical Bootstrap Averages for Support Vector Classifiers

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Advances in Neural Information Processing Systems 16. MIT Press. 2004

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A Statistical Mechanics Approach to Approximate Analytical Bootstrap Averages

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Advances in Neural Information Processing Systems 15. MIT Press, 327-334. 2003

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A Variational Approach to Learning Curves

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Advances in Neural Information Processing Systems 14. MIT Press, 463-469. 2002

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Learning curves for Gaussian processes models: Fluctuations and Universality

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks 2001. Springer–Verlag, 271-276. 2001

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Learning Curves for Gaussian processes regression: A framework for good approximations

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Advances in Neural Information Processing Systems 13. MIT Press, 273-279. 2001

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An Approximate Analytical Approach to Resampling Averages

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Journal of Machine Learning Research, 1151–1173. 2003

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Statistical Mechanics of Learning: A Variational Approach for Real Data

Dörthe Malzahn and Manfred Opper

Phys. Rev. Lett., 108302.1-108302.4. 2002

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Maximal Stability in Unsupervised Learning

Andreas Mietzner and Manfred Opper and Wolfgang Kinzel

J. Phys. A, 2785–2797. 1995

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O



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Fakultät IV
Elektrotechnik und Informatik
Sekr. MAR 4-2
Marchsstrasse 23
D-10587 Berlin