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Visualisierung von neuronalen Netzen zur Unterstützung beim Training

  • 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.

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Metadaten
Author of HS ReutlingenBräuer, Claudiu
URN:urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27518
ISBN:978-3-00-065431-2
Erschienen in:Connect(IT) : Informatik-Konferenz der Hochschule Reutlingen ; 20. Mai 2020 : Tagungsband. - (Informatics Inside ; 20)
Publisher:Hochschule Reutlingen
Place of publication:Reutlingen
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of Publication:2020
Tag:Python; TensorFlow; The Microsoft Cognitive Toolkit; Visualisierung; deep learning; machine learning; neuronale Netze
Page Number:12
First Page:83
Last Page:94
DDC classes:004 Informatik
Open Access?:Ja
Licence (German):License Logo  Open Access