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dc.contributor.refereeProf. Dr. Schenke, Michael-
dc.contributor.authorEbert, David-
dc.date.accessioned2019-08-21T12:38:06Z-
dc.date.available2019-08-21T12:38:06Z-
dc.date.issued2019-04-09-
dc.date.submitted2019-04-09-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/14186-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/14055-
dc.description.abstractAuf 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.isoger-
dc.publisherHochschulbibliothek, Hochschule Merseburg-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectNeuronale Netzeger
dc.subjectVisual Studio Codeeng
dc.subjectTensorFloweng
dc.subjectKeraseng
dc.subjectBildverarbeitungger
dc.subject.ddcDDC::000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::004 Datenverarbeitung; Informatik-
dc.titleBildklassifizierung mit Neuronalen Netzenger
dc.typeMaster Thesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:542-1981185920-141861-
local.versionTypesubmittedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionHochschule Merseburg-
local.openaccesstrue-
Enthalten in den Sammlungen:Ingenieur- und Naturwissenschaften

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