title: |
Intra-Life-Learning mittels parallelisierter Neuroevolution |
|
contributing persons: |
|
contributing corporate bodies: |
Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
 |
38329-6 |
Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
 |
10085032-7 |
|
|
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.
[German] |
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.
[English] |
|
document type: |
|
institution: |
Faculty of Computer Science and Electrical Engineering |
|
language: |
|
subject class (DDC): |
004 Data processing Computer sciences |
|
|
publication / production: |
Rostock
Rostock: Universität Rostock
|
2020
|
|
statement of responsibility: |
|
|
identifiers: |
|
|
access condition: |
|
license/rights statement: |
|
|
RosDok id: |
rosdok_thesis_0000000033 |
created / modified: |
09.02.2021 / 08.08.2023
|
metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain (CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |