Relevanzlernen für temporale neuronale Karten / Relevance Learning for temporal Neural Maps

这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情。他是技术的化身，也是他的化身，喝得烂醉如泥。相关的热敏技术在化学、医学和生物等领域具有广泛的应用前景。这是一个极端的问题，它的目的是为了更好地解决这一问题。数据规范的高级Verfahren，Anwender Aufsetzen的auf denen die aktuellen Toolboxen，sind Nur sehr eingeschränkt fähig，Diese Extrem m hochDimsionalen and sehr Kurzen Daten adäquat zu verarbeiten，and es besteht der Bedarfür neuartige Data Mining Tools um MIT derartigen Situationen Robust umzugeen。在数据挖掘方法的基础上，提出了一种新的数据挖掘方法--数据挖掘方法。他说：“这是一件非常重要的事情，我不能再做任何事情了。”

Ein überwältigender Anteil der Daten, mit denen Ingenieure und Wissenschaftler gegenwärtig umgehen, besitzen einen zeitlichen Kontext, und das schiere Volumen verhindert, dass mehr als ein kleiner Bruchteil je direkt betrachtet werden kann. Daher werden Techniken, diese Daten automatisch zu explorieren und visualisieren, dringend benötigt. Relevante hochsensitive Technologien der Chemie, Medizin und Biologie wie etwa die Massenspektrometrie führen zu extrem hochdimensionalen und oft nichtlinearen Zeitreihen. Diese sind gleichzeitig extrem kurz, da für die Datengewinnung menschliche Interaktion wie etwa die Entnahme von Blutproben nötig ist. Heutige Verfahren der Dateninspektion, auf denen die aktuellen Toolboxen der Anwender aufsetzen, sind nur sehr eingeschränkt fähig, diese extrem hochdimensionalen und sehr kurzen Daten adäquat zu verarbeiten, und es besteht der Bedarf für neuartige Data Mining Tools um mit derartigen Situationen robust umzugehen. Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung von Data Mining Methoden in unüberwachten und partiell überwachten Szenarien für kurze hochdimensionale temporale Sequenzen, die Relevanzbestimmung, Visualisierung und Inspektion von Daten etwa der Biomedizin erlauben. Die Modelle sollen auf neuronalen Karten und Erweiterungen basieren, die mit den Prinzipien der lernenden Metriken und rekurrenter Verarbeitung zeitlicher Daten kombiniert werden.