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Christian Borgelt

Dipl.-Inform. Dr. Ing.

20192024

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  • 2022

    Deep Differentiable Logic Gate Networks

    Petersen, F., Borgelt, C., Kühne, H. & Deussen, O., 28 Nov. 2022, Proceedings of the 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022).

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  • Differentiable Top-k Classification Learning

    Petersen, F., Kühne, H., Borgelt, C. & Deussen, O., 17 Juli 2022, Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022). Proceedings of Machine Learning Research (PMLR), Band PMLR 162. S. 17656 17668 S.

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  • GenDR: A Generalized Differentiable Renderer

    Petersen, F., Goldlücke, B., Borgelt, C. & Deussen, O., 19 Juni 2022, Proc. 2022 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022). S. 4002 4011 S.

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  • Monotonic Differentiable Sorting Networks

    Petersen, F., Borgelt, C., Kühne, H. & Deussen, O., 25 Apr. 2022, Proc 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2022).

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  • 2021

    Learning with Algorithmic Supervision via Continuous Relaxations

    Petersen, F., Borgelt, C., Kühne, H. & Deussen, O., 7 Dez. 2021, Proceedings of the 35th Conference of the Neural Information Processing Society. (Proceedings of the Conference of the Neural Information Processing Society).

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  • Differentiable Sorting Networks for Scalable Sorting and Ranking Supervision

    Petersen, F., Borgelt, C., Kühne, H. & Deussen, O., 18 Juli 2021, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning: Proceedings of Machine Learning Research 139. Band 139. S. 8546-8555 10 S. (Proceedings of Machine Learning Research).

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  • Gradient Ascent for Best Response Regression

    Racher, V. & Borgelt, C., 13 Apr. 2021, Advances in Intelligent Data Analysis XIX: International Symposium on Intelligent Data Analysis. Abreu, P. H., Rodrigues, P. P., Fernández, A. & Gama, J. (Hrsg.). Heidelberg / Berlin: Springer Verlag, Band LNCS 12695. S. 141-154 14 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12695 LNCS).

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  • 2020

    Initializing k-means Clustering

    Borgelt, C. & Yarikova, O., 7 Juli 2020, Proceedings of the 9th International Conference on Data Science, Technology and Applications: DATA 2020. Coimbra, Portugal: Scitepress, Band 1. S. 260-267 8 S.

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    Open Access

  • Even Faster Exact k-Means Clustering

    Borgelt, C., 22 Apr. 2020, IDA 2020: Advances in Intelligent Data Analysis XVIII: International Symposium on Intelligent Data Analysis. Springer Nature, Band 18. S. 93-105 13 S.

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    Open Access
  • 2019

    Widened Learning of Index Tracking Portfolios

    Titel in Übersetzung: Verbreiterndes Lernen von Index-folgenden PortfoliosGavriushina, I., Sampson, O., Berthold, M. R., Pohlmeier, W. & Borgelt, C., 16 Dez. 2019, Proceedings 18th IEEE International Conference On Machine Learning And Applications: ICMLA 2019. 6 S.

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  • Wide and Deep Reinforcement Learning Extended for Grid-Based Action Games: (revised and extended version)

    Montoya-Bayardo, J. M., Doell, C. & Borgelt, C., 15 Dez. 2019, Agents and Artificial Intelligence: ICAART: International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Revised Selected Papers. Springer Nature, S. 224-245 22 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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  • Aggregation of Subclassifications: Methods, Tools and Experiments

    Titel in Übersetzung: Aggregation von Teilklassifikationen: Methoden, Werkzeuge und ExperimenteDoell, C. & Borgelt, C., 6 Dez. 2019, Proceedings IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2019). Piscataway, NJ, USA, 8 S.

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