Relevant bibliographies by topics / Künstliche neuronale Netze

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Künstliche neuronale Netze'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 26 July 2025

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Journal articles on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Häusler, Joachim, and Markus Sommer. "Neuronale Netze: Nichtlineare Methoden der statistischen Urteilsbildung in der psychologischen Eignungsdiagnostik." Zeitschrift für Personalpsychologie 5, no. 1 (2006): 4–15. http://dx.doi.org/10.1026/1617-6391.5.1.4.

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Abstract:
Zusammenfassung. Künstliche Neuronale Netze stellen eine innovative und attraktive Form der statistischen Urteilsbildung dar, da sie im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden auch nichtlineare Zusammenhänge modellieren können, ohne dass diese a priori bekannt sein müssen. In der vorliegenden Arbeit soll die Annahme, dass durch explorative, nichtlineare Modellierung die Validität der Vorhersage verbessert werden kann, anhand eines Methodenvergleichs zwischen linearen und nichtlinearen Methoden der statistischen Urteilsbildung überprüft werden. Hierzu wurde eine Reanalyse der Daten von Schmidt-Atze
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2

Fritz, Florentina Maria. "Eine Methode zur Klassifizierung von Regelvorgängen biologischer und musikalischer Prozesse mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes und ihre Relevanz im Bereich der Musikwirkungsforschung." Musik-, Tanz- und Kunsttherapie 17, no. 2 (2006): 76–87. http://dx.doi.org/10.1026/0933-6885.17.2.76.

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Abstract:
Zusammenfassung. Die Wirkung von Musik auf den Menschen ist unumstritten und kann mit Hilfe naturwissenschaftlicher Methoden untersucht werden. Eine neu entwickelte Methode zur Analyse der Synchronisation zwischen Musik und Hörer bzw. Musiker soll in Folge unterstützt durch ein künstliches neuronales Netz dargestellt werden. Dieser Ansatz ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen physiologischen und musikalischen Daten und schafft dadurch eine Möglichkeit, die Wirkung von Musik auf den Menschen zu untersuchen. Künstliche neuronale Netze lassen sich sehr vielseitig einsetzen, so beispielswei
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3

Reisinger, Kathrin. "Neuronale Netze: Mit künstlicher Intelligenz der Leukämie auf der Spur." kma - Klinik Management aktuell 26, no. 11 (2021): 43–45. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1739937.

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Abstract:
Forscher am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden haben ein Computersystem entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz eine akute myeloische Leukämie (AML) präzise erkennen kann. Ärzte und Informatiker des Uniklinikums und der TU Dresden entwickelten künstliche neuronale Netze, die sie mit digitalen Bilddaten von Knochenmarkausstrichen trainierten.
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4

Horeni, Martin. "Der tiefere Blick in komplexe Kausalitäten." BWK ENERGIE. 71, no. 01-02 (2019): 41–42. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2019-01-02-41.

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Abstract:
ANALYSEMODELLE | Wo andere Analysewerkzeuge in der Energietechnik an Grenzen stoßen oder gänzlich fehlen, können mithilfe neuronaler Netze neue Lösungen entwickelt werden. Als Bindeglied zwischen technischen Grundlagen und realen Prozessen kann Künstliche Intelligenz dazu beitragen, viele Ingenieur-Aufgaben zu vereinfachen. Ein Plädoyer, neuronale Netze stärker in den Dienst praktischer Anwendungen zu stellen.
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5

Klocke, F. Prof, J. Stanke, D. Trauth, and P. Mattfeld. "Künstliche neuronale Netze für das Feinschneiden*/Artificial neural networks for fine blanking - A methodology for the development of predictive models for fine blanking." wt Werkstattstechnik online 107, no. 10 (2017): 719–24. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2017-10-41.

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Abstract:
Höhere Anforderungen an die Produktivität und aktuelle Trends stellen den Feinschneidprozess vor neue Herausforderungen. Infolgedessen ist eine optimierte Prozessführung notwendig. Ein Modell, welches großes Potenzial für eine Optimierung der Prozessführung bietet, sind künstliche neuronale Netze. Dieser Fachbeitrag stellt eine Methodik zur Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen für die Optimierung des Feinschneidprozesses vor.   Higher demands on productivity and current trends pose new challenges to the fine blanking process. They require an optimization of the process realizatio
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6

Hussong, Marco, Moritz Glatt, Patrick Rüdiger-Flore, et al. "Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116, no. 10 (2021): 648–51. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2021-0170.

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Abstract:
Abstract Bei der Ermittlung von Vorgangsfolgen innerhalb der Arbeitsplanung wird auf Erfahrungswissen von Fachkräften und weitere Hilfsmittel wie Unterlagen, Richtlinien und Arbeitspläne ähnlicher Produkte zurückgegriffen. Demzufolge enthalten erstellte Arbeitspläne implizites Wissen, dessen Extraktion und Nutzung das Potenzial zur Beschleunigung der Vorgangsfolgeermittlung bietet. Für derartige Aufgaben können künstliche neuronale Netze des Deep Learning eingesetzt werden, die durch Training das implizite Wissen erfassen und über Vorhersagen nutzbar machen. Daher wird in diesem Beitrag ein Ko
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7

Wiegand, Tim L. T., Laura I. Velezmoro, Leonard B. Jung, Felix Wimbauer, Konstantinos Dimitriadis, and Inga K. Koerte. "Künstliche Intelligenz in der Neurologie." Nervenheilkunde 42, no. 09 (2023): 591–601. http://dx.doi.org/10.1055/a-2050-0768.

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Abstract:
ZUSAMMENFASSUNGKünstliche Intelligenz (KI) kann große Datenmengen verarbeiten und interpretieren und birgt daher großes Potenzial für die Neurologie. Viele neurologische Erkrankungen erfordern umfangreiche multimodale Diagnostik und personalisierte Therapiekonzepte, die durch KI automatisiert bzw. optimiert werden können. Hinter der KI verbergen sich komplexe Algorithmen. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über Grundbegriffe, Algorithmen und Anwendungen der KI in der Neurologie zu vermitteln.Es existiert eine Vielzahl an KI-Modellen. Besonders leistungsstark sind neuronale Netze und Tr
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8

Dietrich, Felix. "Neuronale Netze effizienter trainieren." VDI energie + umwelt 2, no. 7-8 (2025): 28–29. https://doi.org/10.37544/2942-7347-2025-7-8-28.

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Abstract:
Das Training von neuronalen Netzen für Künstliche Intelligenz (KI) erfordert enorme Rechenressourcen und damit sehr viel Strom. Eine neue Methode zeigt nun vielversprechende Ergebnisse. Statt iterativ, also schrittweise vorzugehen, werden die Parameter auf Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeit direkt aus den Daten berechnet. Dieses Vorgehen ist bis zu hundertmal schneller und damit wesentlich energieeffizienter. Die Qualität der Ergebnisse ist mit den bislang üblichen iterativen Verfahren vergleichbar.
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9

Würschinger, Hubert, Matthias Mühlbauer, and Nico Hanenkamp. "Transfer Learning für visuelle Kontrollaufgaben/Potentials of Transfer Learning." wt Werkstattstechnik online 110, no. 04 (2020): 264–69. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2020-04-98.

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Abstract:
In der industriellen Praxis wird eine Vielzahl von Prozess- und Qualitätskontrollaufgaben visuell von Mitarbeitern oder mithilfe von Kamerasystemen durchgeführt. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich die Programmierung und damit die Implementierung von Kamerasystemen effizienter gestalten. Im Bereich der Bildanalyse können dabei vortrainierte Künstliche Neuronale Netze verwendet werden. Das Anwenden dieser Netze auf neue Aufgaben wird dabei Transfer Learning genannt.   In industrial practice, a large number of process and quality control tasks are performed visuall
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10

von Klot, Christoph-Alexander J., and Markus A. Kuczyk. "Künstliche Intelligenz und neuronale Netze in der Urologie." Der Urologe 58, no. 3 (2018): 291–99. http://dx.doi.org/10.1007/s00120-018-0826-9.

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Dissertations / Theses on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Lukassek, Eduard J. [Verfasser]. "Künstliche Neuronale Netze zur Prognose ökonomischer Zeitreihen / Eduard J Lukassek." Aachen : Shaker, 2005. http://d-nb.info/1181612039/34.

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2

Müller, Volker [Verfasser]. "Künstliche neuronale Netze als statische Ersatznetze in der Energieversorgung / Volker Müller." Aachen : Shaker, 2003. http://d-nb.info/1179021045/34.

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3

Rein, Ulrich [Verfasser], Lothar [Akademischer Betreuer] Wegehenkel, and Volker [Akademischer Betreuer] Nissen. "Künstliche neuronale Netze und Selbstorganisation / Ulrich Rein. Lothar Wegehenkel. Volker Nissen." Ilmenau : Universitätsbibliothek Ilmenau, 2010. http://d-nb.info/1008456624/34.

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4

Berthold, Timothy [Verfasser]. "Künstliche Neuronale Netze zur räumlichen Interpolation von Korngrößenverteilungen mariner Sedimente / Timothy Berthold." Aachen : Shaker, 2018. http://d-nb.info/118854974X/34.

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5

Reitmann, Stefan [Verfasser], Karl [Gutachter] Nachtigall, and Frank [Gutachter] Klawonn. "Künstliche neuronale Netze im leistungsbasierten Luftverkehrsmanagement / Stefan Reitmann ; Gutachter: Karl Nachtigall, Frank Klawonn." Dresden : Technische Universität Dresden, 2020. http://d-nb.info/1227312458/34.

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6

Müller, Stefanie, Stefan Kahl, and Maximilian Eibl. "Automatisierte Aufbereitung archivierter VHS-Digitalisate durch künstliche neuronale Netze zum Zweck der Wiederausstrahlung." Sächsische Landesbibliothek - Staats- und Universitätsbibliothek Dresden, 2017. https://slub.qucosa.de/id/qucosa%3A16440.

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Abstract:
Videoaufnahmen aus den vergangenen Jahrzehnten stellen kulturelles Erbe dar. Diese sind jedoch nach heutigen Sehgewohnheiten nicht ohne große Einschränkungen für die Wiederausstrahlung geeignet. Das liegt zum einen an längst vergangenen Standards der Videoaufzeichnung, aber zum anderen auch in großem Maße an unkontrolliert gealterten Speichermedien durch inadäquate Aufbewahrung. Oftmals war es lokalen Fernsehsendern technisch nicht möglich ihre Archivbestände unter optimalen klimatischen Bedingungen langlebig zu lagern. Videoarchivdaten nach der Digitalisierung für die Einbindung in heutige Pr
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7

Hoffmann, Michaela [Verfasser]. "Künstliche Neuronale Netze im empirischen Vergleich zu regressionsanalytischen Verfahren in der Werbewirkungsforschung / Michaela Hoffmann." Aachen : Shaker, 2004. http://d-nb.info/1172609659/34.

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8

Haas, Amelie. "Nutzung künstlicher Neuronaler Netze zur Detektion von Stadtgrün." Rhombos-Verlag, 2019. https://slub.qucosa.de/id/qucosa%3A72290.

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Abstract:
Bäume sind eine wichtige Ressource für die Stadt- und Raumplanung. Um diese – beispielsweise zu Klimaschutzmaßnahmen – optimal nutzen zu können, werden entsprechende Informationen darüber benötigt. Die Erhebung von Baumstandorten, -höhen, Kronendurchmessern etc. vor Ort ist aufwändig und damit zeit- und kostenintensiv. Gleichzeitig steht eine große Menge an Fernerkundungsdaten, wie beispielsweise digitale Orthophotos oder Geländemodelle, in denen Bäume erfasst sind, zur Verfügung. Die Entwicklung geeigneter Methoden, um diese Daten (automatisiert) auszuwerten, ist von entscheidender Bedeutung,
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9

Mohammad, Qasim [Verfasser]. "Künstliche Neuronale Netze zur automatischen Klassifizierung von CT-Thorax Bildern in Gesund und Fibrose / Qasim Mohammad." Gieߟen : Universitätsbibliothek, 2020. http://d-nb.info/121998356X/34.

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10

Peters, Ronny. "Künstliche neuronale Netze zur Beschreibung der hydrodynamischen Prozesse für den Hochwasserfall unter Berücksichtigung der Niederschlags-Abfluß-Prozesse im Zwischeneinzugsgebiet." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-ds-1216743181586-50169.

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Abstract:
Aus den Mängeln bisher verwendeter Modelle zur Abbildung des Wellenablaufes zu Prognosezwecken im Hochwasserfall wird in dieser Arbeit eine Methodik entwickelt, die die Schnelligkeit und Robustheit künstlicher neuronaler Netze mit der Zuverlässigkeit hydrodynamisch-numerischer Modellierung verbindet. Ein eindimensionales hydrodynamisches Modell beinhaltet die genaue Kenntnis der Geometrie des Flußlaufes und der Vorländer und berücksichtigt die physikalischen Prozesse des Wellenablaufes. Mit diesem deterministischen Modell ist eine Grundlage für umfangreiche Szenarienrechnungen zur Erstellung e
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Books on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Alex, Björn. Künstliche neuronale Netze in Management-Informationssystemen. Gabler Verlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-91336-4.

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2

Rauscher, Markus. Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten. Deutscher Universitätsverlag, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-81863-8.

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3

Hölscher, Marius. Künstliche Neuronale Netze als Instrument der Werttreiberanalyse im Kontext der wertorientierten Unternehmenssteuerung am Beispiel des EVA. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-34132-9.

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4

Walde, Janette F. Design Künstlicher Neuronaler Netze. Deutscher Universitätsverlag, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-81211-7.

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5

Richter, Frank. Kombination Künstlicher Neuronaler Netze. Deutscher Universitätsverlag, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-81570-5.

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6

Schnurr, Christoph. Kreditwürdigkeitsprüfung mit Künstlichen Neuronalen Netzen. Deutscher Universitätsverlag, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-08669-7.

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7

Kammerer, Stephan C. Rating von Volkswirtschaften mit künstlich-neuronalen Netzen. Deutscher Universitätsverlag, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-08904-9.

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8

Duisburg, Universität, ed. Identifizierung alphanumerischer Zeichenketten mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze bei vorgegebenen Zeichensätzen. [s.n.], 1995.

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9

Neitmann, Maximilian. Steigerung der Bahngenauigkeit mobiler Industrieroboter durch eine Modellerweiterung mittels künstlicher neuronaler Netze. Springer Berlin Heidelberg, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-69561-6.

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Zaun, Detlef Peter. Künstliche Neuronale Netze und Computerlinguistik. de Gruyter GmbH, Walter, 2016.

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Book chapters on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Vieweg+Teubner, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9441-0_9.

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2

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-2157-7_9.

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3

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-13549-2_9.

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4

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Vieweg+Teubner, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9989-7_9.

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5

Ertel, Wolfgang. "Neuronale Netze." In Grundkurs Künstliche Intelligenz. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-32075-1_9.

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6

Lämmel, Uwe, and Jürgen Cleve. "Künstliche neuronale Netze." In Künstliche Intelligenz. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2020. http://dx.doi.org/10.3139/9783446463639.005.

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7

Goos, Gerhard. "Künstliche neuronale Netze." In Vorlesungen über Informatik. Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-58821-1_3.

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8

Hetzel, Leon, and Frederik Wangelik. "Künstliche neuronale Netze." In Wie Maschinen lernen. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-26763-6_20.

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9

Benenati, Ignazio. "Künstliche neuronale Netze." In Neuronale Netze im Portfoliomanagement. Deutscher Universitätsverlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-08788-5_1.

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10

Tilp, Markus. "Künstliche neuronale Netze." In Sportinformatik. Springer Berlin Heidelberg, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-67026-2_20.

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Conference papers on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Fischer, Tobias, Fabian Bauer, Silas Selzer, and Peter Bretschneider. "Genetische Algorithmen zur Hyperparameteroptimierung künstlicher neuronaler Netze für die Energiezeitreihenprognose." In 31. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.58895/ksp/1000138532-16.

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2

"Lokalisierung von Schallemissionsereignissen mittels künstlicher neuronaler Netze zur Bestimmung der Quellenkoordinaten." In SCHALL 25 – Schallemissionsanalyse und Zustandsüberwachung mit geführten Wellen, 27. – 28. März 2025, Dresden, Germany. Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung, 2025. https://doi.org/10.58286/30955.

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3

Fischer, Tobias, Fabian Bauer, Silas Selzer, and Peter Bretschneider. "Weißes Rauschen basierte Verlustfunktion zur verbesserten Zeitreihenprognose mit künstlichen neuronalen Netzen." In 32. Workshop Computational Intelligence. KIT Scientific Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.58895/ksp/1000151141-7.

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Fischer, Tobias, Fabian Bauer, Silas Selzer, and Peter Bretschneider. "Weißes Rauschen basierte Verlustfunktion zur verbesserten Zeitreihenprognose mit künstlichen neuronalen Netzen." In Forum Bildverarbeitung 2022. KIT Scientific Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.58895/ksp/1000150865-7.

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Reports on the topic "Künstliche neuronale Netze"

1

Ludewig, Marc, and Heinz Hötzl. Künstliche Neuronale Netze als Modellierungsmethode in der Vor-Ort-Erkundung bei Altlastkontaminationen im Grundwasser. Cogeo@oeaw-giscience, 2010. http://dx.doi.org/10.5242/cogeo.2010.0018.

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