Profil Robert Knobloch

Schwerpunkte/Kompetenzen

  • Machine Learning, sowohl supervised als auch unsupervised
  • Neuronale Netze/Deep Learning
  • Ensemble-Methoden basierend auf Entscheidungsbäumen
  • Theoretische Grundlagen und finanzmathematische Anwendungen von Lévy-Prozessen

 

Publikationen

Highlightpublikationen

  • Bender, C.; Knobloch, R.; Oberacker,P.:
    A generalised Itō formula for Lévy-driven Volterra processes.
    Stochastic Process. Appl., Vol. 125 (8), 2989-3022, (2015)
  • Dahmer, I.; Knobloch, R.; Wakolbinger, A.:
    The Kingman tree length process has infinite quadratic variation.  
    Electron. Comm. Probab., Vol. 19 (87), 12 pp, (2014)
  • Knobloch, R.; Kyprianou A. E.:
    Survival of homogeneous fragmentation processes with killing.
    Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist., Vol. 50 (2), 476-491, (2014)