„… Lernverfahren, z. B. Neuronale Netzwerke (NN), Optimierungsverfahren wie Fuzzylogik,statistische Betrachtung mit …” „… AlgorithmenEntscheidungsbaumOptimierungs-methodenEvolutionäreAlgorithmenFuzzylogikStochastischeVerfahrenStatistischeVerfahrenData-MiningRegressions-AnalysenMultinominalLogikProbabilistikBayessches NetzNächste-Nachbarn-KlassifikationEntropische NetzwerkeAbbildung 3.3: Mögliche Methoden der …” „… bei entropischen Netzwerken oder Random-Forest Methoden. Eine Übersicht zu einer Reihe verbreiteter …”

„… Umformprozesses für einen Flansch wird gezeigt, dass es mithilfe der Data-Mining Methode „Neuronales Netzwerk …” „… . Die Lernbasis für den Data-Mining Algorithmus des Neuronalen Netzwerks (NN) bildet ein weites …” „… (- 50 %) ermittelt werden. Shao et Neuronales Netzwerk, Simulation, Umformung KI-Prognose der …”

„… . Maschinelles Lernen wird mit einem Schwerpunkt auf den in dieser Arbeit verwendeten neuronalen Netzwerken …” „… Netzwerke sowie das Training neuronaler Netzwerke vertieft. 21 Vgl. die Konfigurationen Low Delay und Random …” „… einige Beispielanwendungen mit Schwerpunkt auf die in dieser Arbeit betrachteten neuronalen Netzwerke …”

„… polynomielle Konturmodell ersetzt. 2. Ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Verfahren zur …” „… zusammenfassung Der zweite Beitrag in dieser Arbeit ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Verfahren zur …” „… Abtastwertprädiktion. Mit den neuronalen Netzwerken werden die benachbarten Referenzabtastwerte (vier Blöcke mit der …”

„… – Intra-Prädiktion – maschinelles Lernen – Gauß- Prozesse – Deep Learning – neuronale Netzwerke – stochastische …” „… Gauß-Verteilung formuliert. Der zweite Beitrag in dieser Arbeit ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes …” „… Verfahren zur Abtastwertprädiktion. Mit den neuronalen Netzwerken werden die benachbarten …”

„… der neuronalen Netzwerke verwendete Datenbasis erläutert. In den zentralen Abschnitten des Kapitels …” „… Bedeutung für den Erfolg des Trainings neuronaler Netzwerke. Es ist erforderlich, dass die Anzahl an …” „… Eingangssignale für die neuronalen Netzwerke gewonnen. Diese werden im Folgenden erläutert: 1 Es ist anzumerken …”

„… Ansatz wählen Toderici et al. [125, 126], indem sie Bilder mit rückgekoppelten neuronalen Netzwerken …” „… einem neuronalen Netzwerk mit einer einzigen verborgenen Schicht und ohne Aktivierungsfunktion. Eine …” „… maschinellen Lernverfahren, bei der neuronale Netzwerke mit vielen aufeinanderfolgenden Schichten zur …”

„… neuronale Netzwerke) verwendet werden sollen. Dieses entspricht dem Setzen der beiden Schalter in Abbildung …” „… (USC-SIPI)-Bilddatenbank. Keine dieser Datenbanken wurde für das Training der neuronalen Netzwerke oder die Optimierung …” „… mit Intel Xeon Gold 5120 CPUs verwendet. Die Inferenz der neuronalen Netzwerke wurde ebenfalls auf der …”

„… vorgeschlagenen Verfahren zur Abtastwertprädiktion mit neuronalen Netzwerken harmoniert, sondern auch vollständig …” „… Eingangsdaten für das neuronale Netzwerk diskutiert werden. Die Unsicherheit der Prädiktion lässt sich über die …” „… der Varianz ein zusätzlicher Kanal für die Eingangsdaten des neuronalen Netzwerks erzeugt wird. 64 3.7 …”

„… ], auf diesem dieser Beitrag basiert, wird hier als Klassifizierungsmechanismus ein Neuronales Netzwerk …” „… neuronalen Netzwerks während des Trainings des neuronalen Netzwerks dem Label des entsprechenden …” „… Eingangsblocks zugeordnet werden. Das trainierte Neuronale Netzwerk kann anschließend zur Klassifizierung der …”

„… Trinkwasser zum Teil über grosse Distanzen. Die oftmals komplexen Netzwerke aus Hauptleitungen und kleinen …” „… hohen Qualität und niedriger Verlustraten vor allem in komplexen Netzwerken eine zum Teil erhebliche …” „… Betrachtung von Trinkwassernetzen nicht nur die Steuerung der Aktoren in einem Netzwerk, sondern auch …”

„… eine Architektur mittels neuronaler Netze vorgestellt. 1. Einleitung In dieser Arbeit wird die …” „… und deren Abhängigkeiten im Ein- Ausgangsverhalten bekannt und messbar sind. Neuronale Netze Für …” „… die datenbasierte Parameterschätzung wird ein Ansatz über neuronale Netze (Feedforward) gewählt. Der …”

„… . Außerdem wurde versucht, mittels neuronaler Netzwerke das Auftreten bestimmter Fehler in …” „… Vorhersagefehler von 100 parallel trainierten Neuronalen Netzwerken mit einer verdeckten Schicht Für ML …” „… neuronalen Netzwerken mit einer verdeckten Schicht mit Regularisierung Im Folgenden wird daher die …”