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Fenske,  Ole

Intra-Life-Learning mittels parallelisierter Neuroevolution

Rostock : Universität , 2020

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002921

http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002921

Abstract:

Im Bereich des maschinellen Lernens wird bei dem Training von neuronalen Netzen üblicherweise zwischen der Trainings- und Einsatzphase unterschieden. Ändert sich jedoch die Datenbasis bezüglich einer Domäne, so muss die Trainingsphase für ein neuronales Netz komplett neu durchgeführt werden und schon erlerntes Wissen wird dabei komplett ignoriert. Diese Arbeit beschäftigt sich mit alternativen Lernverfahren, wobei das Ziel darin besteht, das Lernen eines neuronalen Netzes effizienter bezüglich unterschiedlicher Parameter wie z. B. Trainingszeit oder benötigte Trainingsbeispiele zu gestalten.

Masterarbeit Open Access


Einrichtung :
Fakultät für Informatik und Elektrotechnik
Gutachter :
Heuer,  Andreas
Nicolay,  Robin
Martens,  Alke
Sprache(n) :
Deutsch
übersetzte Zusammenfassung :
In the field of machine learning, a distinction is usually made between the training and deployment phases when training neural networks. However, if the data base changes with respect to a domain, the training phase for a neural network has to be performed completely new and already learned knowledge is completely ignored. This thesis deals with alternative learning methods, where the goal is to make the learning of a neural network more efficient with respect to different parameters, such as training time or required training examples.
DDC Klassifikation :
004 Informatik
URN :
urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002921-9
Persistente URL:
http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002921
erstellt am:
2021-02-09
zuletzt geändert am:
2021-02-09
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