Persönliches Profil
Kompetenzen im Bereich UN SDGs
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieser Person leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
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SDG 3 – Gute Gesundheit und Wohlergehen -
SDG 7 – Erschwingliche und saubere Energie -
SDG 13 – Klimaschutzmaßnahmen
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Stephan Günnemann aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
- 1 Ähnliche Profile
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Jüngste externe Zusammenarbeit auf Länder-/Gebietsebene. Tauchen Sie ein in Details, indem Sie auf die Punkte klicken, oder:
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Amplified Patch-Level Differential Privacy for Free via Random Cropping
Durmaz, K., Schuchardt, J., Schmidt, S. & Günnemann, S., 2026, in: Transactions on Machine Learning Research. 2026-MarchPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
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Rethinking Link Prediction for Directed Graphs
He, M., Guo, Y., Zheng, Y., Wei, Z., Gunnemann, S. & Xiao, X., 2026, (Angenommen/Im Druck) in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Adversarial Robustness of Graph Transformers
Foth, P., Gosch, L., Geisler, S., Schwinn, L. & Günnemann, S., 2025, in: Transactions on Machine Learning Research. October-2025Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
1 Zitat (Scopus) -
A PROBABILISTIC PERSPECTIVE ON UNLEARNING AND ALIGNMENT FOR LARGE LANGUAGE MODELS
Scholten, Y., Günnemann, S. & Schwinn, L., 2025, 13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025. International Conference on Learning Representations, ICLR, S. 8929-8945 17 S. (13th International Conference on Learning Representations, ICLR 2025).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
3 Zitate (Scopus) -
A Unified Approach Towards Active Learning and Out-of-Distribution Detection
Schmidt, S., Schenk, L., Schwinn, L. & Günnemann, S., 2025, in: Transactions on Machine Learning Research. 2025-AugustPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung