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.
| Author of HS Reutlingen | Bräuer, 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 |
| Publication year: | 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): |  Open Access |
