Personen:
Randolf Scholz, M.Sc. Mathematik
Sprechstunde:
C208 Spl, n. V.
C208 Spl, n. V.
Telefon, Fax, E-Mail:
Telefon: | 05121 / 883-40370 |
Telefax: | n.v. |
E-Mail: | ![]() |
Postanschrift:
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Universitätsplatz 1
Universität Hildesheim
31141 Hildesheim
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Universitätsplatz 1
Universität Hildesheim
31141 Hildesheim
Besuchsadresse:
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Samelsonplatz 1
Universität Hildesheim
31141 Hildesheim
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Samelsonplatz 1
Universität Hildesheim
31141 Hildesheim
Publikationen:
- Mesay Samuel Gondere, Lars Schmidt-Thieme, Durga Prasad Sharma, Randolf Scholz (2022):
Multi-script handwritten digit recognition using multi-task learning., . - Dr. Nghia Duong-Trung, Stefan Born, JongWoo Kim, Marie-Therese Schermeyer, Katharina Paulick, Maxim Borisyak, Ernesto Martinez, Mariano Nicolas Cruz-Bournazou, Randolf Scholz, Lars Schmidt-Thieme, Peter Neubauer,, Thorben Werner (2022):
When Bioprocess Engineering Meets Machine Learning: A Survey from the Perspective of Automated Bioprocess Development, Biochemical Engineering Journal . - Raaghav Radhakrishnan, Jan Fabian Schmid, Randolf Scholz, Lars Schmidt-Thieme (2021):
Deep Metric Learning for Ground Images, in arXiv preprint arXiv:2109.01569 (2021). - Mesay Samuel Gondere, Lars Schmidt-Thieme, Durga Prasad Sharma, Randolf Scholz (2022):
Multi-script handwritten digit recognition using multi-task learning., in J. Intell. Fuzzy Syst., pp. 355-364. - Randolf Scholz, Josif Grabocka, Lars Schmidt-Thieme (2019):
Learning surrogate losses, in arXiv preprint arXiv:1905.10108 (2019). - Lukas Brinkmeyer, Rafael Rêgo Drumond, Randolf Scholz, Josif Grabocka, Lars Schmidt-Thieme (2019):
Chameleon: Learning Model Initializations Across Tasks With Different Schemas, in arXiv preprint arXiv:1909.13576 (2019).