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Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Band 7 (2017): Heft 1 (January 2017)
Uneingeschränkter Zugang
Can Learning Vector Quantization be an Alternative to SVM and Deep Learning? - Recent Trends and Advanced Variants of Learning Vector Quantization for Classification Learning
Thomas Villmann
Thomas Villmann
,
Andrea Bohnsack
Andrea Bohnsack
und
Marika Kaden
Marika Kaden
| 17. Dez. 2016
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Band 7 (2017): Heft 1 (January 2017)
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Online veröffentlicht:
17. Dez. 2016
Seitenbereich:
65 - 81
DOI:
https://doi.org/10.1515/jaiscr-2017-0005
Schlüsselwörter
classification learning
,
vector quantization
,
prototype based learning
© 2016
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Thomas Villmann
Computational Intelligence Group, University of Applied Sciences Mittweida,
Germany
Andrea Bohnsack
Computational Intelligence Group, University of Applied Sciences Mittweida, Germany
Germany
Staatliche Berufliche Oberschule Kaufbeuren,
Germany
Marika Kaden
Computational Intelligence Group, University of Applied Sciences Mittweida,
Germany