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Tim Schneider

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IPVS
Analytic Computing

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Sprechstunde

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Fachgebiet

  • Integration of Prior Knowledge into Machine Learning
  • Bayesian Methods and Probablistic Reasoning

  1. 2023

    1. T. Schneider, A. Totounferoush, W. Nowak, and S. Staab, “Probabilistic Regular Tree Priors for Scientific Symbolic Reasoning,” 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/2306.08506.pdf

  2. 2022

    1. T. Schneider et al., “Detecting Anomalies within Time Series using Local Neural Transformations.,” arXiv preprint, 2022, [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2202.03944

  3. 2020

    1. E. Wong, T. Schneider, J. Schmitt, F. R. Schmidt, and J. Z. Kolter, “Neural Network Virtual Sensors for Fuel Injection Quantities with Provable Performance Specifications,” in 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2020, pp. 1753–1758. doi: 10.1109/IV47402.2020.9304765.
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