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Yannick Rudolph

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    1. Erschienen

      Frame-based Optimal Design

      Mair, S., Rudolph, Y., Closius, V. & Brefeld, U., 23.01.2019, Machine learning and knowledge discovery in databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018 : proceedings. Berlingerio, M., Bonchi, F., Gärtner, T., Hurley, N. & Ifrim, G. (Hrsg.). Cham: Springer Nature AG, Band 2. S. 447-463 17 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11052 LNAI).

      Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

    2. Erschienen

      Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories

      Rudolph, Y. & Brefeld, U., 2022, in: Proceedings of Machine Learning Research. 151, S. 10518-10533 16 S.

      Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet

    3. Erschienen

      Graph Conditional Variational Models: Too Complex for Multiagent Trajectories?

      Rudolph, Y., Brefeld, U. & Dick, U., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 137, S. 136-147 12 S.

      Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet

    4. Erschienen

      Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer

      Rudolph, Y. & Brefeld, U., 26.02.2024, Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 10th International Workshop, MLSA 2023, Revised Selected Papers. Brefeld, U., Davis, J., Van Haaren, J. & Zimmermann, A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, S. 24-35 12 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2035).

      Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

    5. Erschienen

      Convolutional Neural Networks

      Rudolph, Y. & Brefeld, U., 01.01.2023, Sportinformatik: Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten. Memmert, D. (Hrsg.). Berlin: Springer Spektrum, S. 207-215 9 S.

      Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel

    6. Erschienen

      Masked autoencoder for multiagent trajectories

      Rudolph, Y. & Brefeld, U., 02.2025, in: Machine Learning. 114, 2, 18 S., 44.

      Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

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