Deep Learning. Eigenschaften und Lernalgorithmen für rekurrente Netze
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Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: In der heutigen digitalen Ära werden Technologien wie Deep Learning sowie die Rekurrenten Neuronalen Netzwerke zunehmend bedeutsamer in verschiedenen Anwendungsbereichen des maschinellen Lernens. Die vorliegende Arbeit bietet einen fundierten Einblick in die Grundlagen dieser Technologien, ihre Funktionsweise, Anwendung sowie Herausforderung. Deep Learning wird oftmals fälschlicherweise als Synonym für Künstlic...
Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: In der heutigen digitalen Ära werden Technologien wie Deep Learning sowie die Rekurrenten Neuronalen Netzwerke zunehmend bedeutsamer in verschiedenen Anwendungsbereichen des maschinellen Lernens. Die vorliegende Arbeit bietet einen fundierten Einblick in die Grundlagen dieser Technologien, ihre Funktionsweise, Anwendung sowie Herausforderung. Deep Learning wird oftmals fälschlicherweise als Synonym für Künstliche Intelligenz angesehen. Jedoch stellt es lediglich ein Teilbereich hiervon dar und ist bedeutsam in der Verarbeitung komplexer Daten. Trotz der Fortschritte auf diesem Gebiet stößt der derzeitige Stand der Technik auf Herausforderungen während des Trainings von den Künstlichen Neuronalen Netzwerken.
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