Niklas Koenen

  • 2015-2018: Studium Mathematik Vollfach an der Universität Bremen (B.Sc.)
  • 2018-2021: Studium Mathematik Vollfach an der Universität Bremen (M.Sc.)
  • Seit Februar 2021: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am BIPS

ORCID logo

Ausgewählte BIPS-Veröffentlichungen

  • Zeitschriftenartikel mit peer-review

  • Koenen N, Wright MN. Interpreting deep neural networks with the package innsight. Journal of Statistical Software. 2024;111(8):1-52.
    https://doi.org/10.18637/jss.v111.i08
  • Conference Proceedings

  • Blesch K, Koenen N, Kapar J, Golchian P, Burk L, Loecher M, Wright MN. Conditional feature importance with generative modeling using adversarial random forests. Washington, D.C.. 2025.
    https://doi.org/10.1609/aaai.v39i15.33712
  • Koenen N, Wright MN. Toward understanding the disagreement problem in neural network feature attribution. Cham. 2024.
    https://doi.org/10.1007/978-3-031-63800-8_13
  • Koenen N, Wright MN, Maass P, Behrmann J. Generalization of the change of variables formula with applications to residual flows. 2021.
    https://openreview.net/forum?id=msCiI5dejr
  • Vorträge bei wissenschaftlichen Tagungen

  • Koenen N, Wright MN. Interpreting deep neural networks with the R package innsight. Hamburg. 2022.
  • Poster bei wissenschaftlichen Tagungen

  • Koenen N, Wright MN, Maass P, Behrmann J. Generalization of the change of variables formula with applications to residual flows. online poster. 2021.

Weitere Publikationen finden Sie unter nachfolgendem Link:

  • Winter 2021/2022 Interpretable Machine Learning Übung (Universität Bremen)

Verantwortlich für den Inhalt dieser Seite ist Niklas Koenen.

Kontakt

Telefon:
+49 (0)421 218-56-933