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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
Name:Bräuer, Claudiu
URN:urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27518
URL:https://infoinside.reutlingen-university.de/?page_id=31
ISBN:978-3-00-065431-2
Erschienen in:Informatics inside: connect(IT) : Informatik-Konferenz der Hochschule Reutlingen ; 20. Mai 2020 : Tagungsband. - (Informatics inside ; 20)
Publisher:Hochschule Reutlingen
Place of publication:Reutlingen
Editor:Uwe Kloos
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of Publication:2020
Tag:Python; TensorFlow; The Microsoft Cognitive Toolkit; Visualisierung; deep learning; machine learning; neuronale Netze
Pagenumber:12
First Page:83
Last Page:94
Catalogue entry:Im Katalog der Hochschule Reutlingen ansehen
Dewey Decimal Classification:004 Informatik
Open Access:Ja
Licence (German):License Logo  Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International