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http://dx.doi.org/10.25673/14055
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.referee | Prof. Dr. Schenke, Michael | - |
dc.contributor.author | Ebert, David | - |
dc.date.accessioned | 2019-08-21T12:38:06Z | - |
dc.date.available | 2019-08-21T12:38:06Z | - |
dc.date.issued | 2019-04-09 | - |
dc.date.submitted | 2019-04-09 | - |
dc.identifier.uri | https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/14186 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.25673/14055 | - |
dc.description.abstract | Auf den folgenden Seiten dieser Abschlussarbeit werden grundlegende Einblicke in die Entwicklung eines Neuronalen Netzes vermittelt. Dabei wird auf das besondere Umfeld sowie ausgewählte Eigenheiten eingegangen und ein Überblick über die verwendete Entwicklungsumgebung verschafft. Der Fokus der Arbeit liegt auf den entsprechenden Möglichkeiten unter Verwendung von Visual Studio Code, TensorFlow und Keras. Außerdem wird in dieser Abschlussarbeit untersucht, ob Unterschiede in der Größe der Bilder einen Einfluss auf die Genauigkeit und die Performance des zu entwickelnden Neuronalen Netzes aufweisen. Auch wird untersucht ob verschiedene Aktivierungsfunktionen und Optimizer die Genauigkeiten des Netzwerkes beeinflussen können. | ger |
dc.language.iso | ger | - |
dc.publisher | Hochschulbibliothek, Hochschule Merseburg | - |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
dc.subject | Neuronale Netze | ger |
dc.subject | Visual Studio Code | eng |
dc.subject | TensorFlow | eng |
dc.subject | Keras | eng |
dc.subject | Bildverarbeitung | ger |
dc.subject.ddc | DDC::000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::004 Datenverarbeitung; Informatik | - |
dc.title | Bildklassifizierung mit Neuronalen Netzen | ger |
dc.type | Master Thesis | - |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:542-1981185920-141861 | - |
local.versionType | submittedVersion | - |
local.publisher.universityOrInstitution | Hochschule Merseburg | - |
local.openaccess | true | - |
Appears in Collections: | Ingenieur- und Naturwissenschaften |
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