TY - CHAP U1 - Konferenzveröffentlichung A1 - Bräuer, Claudiu T1 - Visualisierung von neuronalen Netzen zur Unterstützung beim Training T2 - Connect(IT) : Informatik-Konferenz der Hochschule Reutlingen ; 20. Mai 2020 : Tagungsband. - (Informatics Inside ; 20) N2 - In dieser Ausarbeitung wird auf Visualisierungsmöglichkeiten von neuronalen Netzen eingegangen. Ein neuronales Netz scheint zuerst nicht von außen einsehbar und ist somit für viele eine Blackbox. Häufig genutzte Python-Bibliotheken, zum Beispiel TensorFlow, werden vorgestellt und deren Stärken wie auch Schwächen präsentiert. Anhand dieser werden bereits bestehende Visualisierungen gezeigt und ihr derzeitiger Einsatz wird erläutert. Durch einen Vergleich soll ersichtlich werden, welche Bibliothek am meisten Daten während des Trainings liefert, damit diese Informationen weiter verarbeitet werden. Diese Daten sollen so visualisiert werden, dass sie bei der Entwicklung eines neuronalen Netzes unterstützend sind. Ziel ist es, auf die Möglichkeiten einzugehen, welche geboten werden können. Durch eine Vereinfachung des Debuggings neuronaler Netze sollen weiterführende Entwicklungen in diese Richtung unterstützt werden. KW - Python KW - neuronale Netze KW - machine learning KW - deep learning KW - TensorFlow KW - The Microsoft Cognitive Toolkit KW - Visualisierung Y1 - 2020 U6 - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27518 UN - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27518 SN - 978-3-00-065431-2 SB - 978-3-00-065431-2 SP - 83 EP - 94 S1 - 12 PB - Hochschule Reutlingen CY - Reutlingen ER -