006.32 Neuronales Netz
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Solving Common Classification and Regression Problems using a Single Convolutional Neural Network
(2024)
This master’s thesis aims to explore the potential of utilizing deep learning methodologies, including convolutional neural networks (CNNs) as well as feed forward networks (FNNs) within a learning framework to address both classification and regression problems simultaneously. The primary objective is to investigate the feasibility of developing a unified neural network architecture capable of handling diverse problem types. This research will not only assess the model’s predictive performance in terms of accuracy and efficiency but also delve into the underlying mechanisms contributing to its effectiveness.
Recently a deep neural network architecture designed to work on graph- structured data have been capturing notice as well as getting implemented in various domains and application. However, learning representation (feature embedding) from graphical data picking pace in research and constructing graph(s) from dataset remains a challenge. The ability to map the data to lower dimensions further makes the task easier while providing comfort in applying many operations. Graph neural network (GNN) is one of the novel neural network models that is catching attention as it is outperforming in various applications like recommender systems, social networks, chemical synthesis, and many more. This thesis discusses a unique approach for a fundamental task on graphs; node classification. The feature embedding for a node is aggregated by applying a Recurrent neural network (RNN), then a GNN model is trained to classify a node with the help of aggregated features and Q learning supports in optimizing the shape of neural networks. This thesis starts with the working principles of the Feedforward neural network, recurrent units like simple RNN, Long short-term memory (LSTM), and Gated recurrent unit (GRU), followed by concepts of Reinforcement learning (RL) and the Q learning algorithm. An overview of the fundamentals of graphs, followed by the GNN architecture and workflow, is discussed subsequently. Some basic GNN models are discussed in brief later before it approaches the technical implementation details, the output of the model, and a comparison with a few other models such as GraphSage and Graph attention network (GAN).
Evaluierung der Microsoft HoloLens für den Einsatz der KI-basierten forensischen Personenanalyse
(2021)
Diese Arbeit betrachtet verschiedene Methoden aus dem Machine-Learning, geht im genaueren auf Deep-Neural-Networks ein und versucht diese für die forensische Personenanlyse einzusetzen. Gestützt wurde sich auf auf das MediaPipe-Framework.
Die HoloLens 1 schränkte die Möglichkeiten darauf ein, Bildaufnahmen auf ihr zu tätigen und die Inferenz an einer externen Maschine auszuführen. Um die Möglichkeit der Inferenz auf AR-Geräten zu ermöglichen weiter zu untersuchen, wurden die aktuelle Forschung im Bereich von Edgie-AI betrachtet.
Die HoloLens 1 bietet keine Möglichkeit die Inferenz der aktuellen Frameworks auf dem Gerät durchzuführen. Es konnte eine Inferenz auf einer externen Maschine durchgeführt werden und an die HoloLens übertragen werden. Weiter wurde die aktuelle Forschung betrachtet, welche sich mit spezialisierten Hardware für die Inferenz von NN betrachtet.
Convolutional Neural network (CNN) has been one of most powerful and popular preprocessing techniques employed for image classification problems. Here, we use other signal processing techniques like Fourier transform and wavelet transform to preprocess the images in conjunction with different classifiers like MLP, LVQ, GLVQ and GMLVQ and compare its performance with CNN.
Im Folgenden wird sich mit der Blutspurenmusteranalyse beschäftigt. Hierzu werden in der folgenden Arbeit drei Experimente vorgestellt bei denen verschiedene Arten von Blutspuren hergestellt werden und somit eine große Datenbank an fotographisch festgehaltenen Blutspuren erstellt wird. Diese Datenbank hilft dann den Prozess der Analyse von Blutspuren zu automatisieren. Die Bilder werden dazu benutzt ein neuronales Netz zu trainieren und anhand des Trainings wird evaluiert, wie präzise das Netz ist.
This Bachelor thesis investigates the learning rules of the Hebbian, Oja and BCM neuron models for their convergence to, and the stability of, the fixed points. Existing research is presented in a structured manner using consistent notation. Hebbian learning is neither convergent nor stable. Oja learning converges to a stable fixed point, which is the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue of the covariance matrix of the input data. BCM learning converges to a fixed point which is stable, when assuming a discrete distribution of orthogonal inputs that occur with equal probability. Hebbian learning can therefore not be used in further applications, where convergence to a stable fixed point is required. Furthermore, this Bachelor thesis came to the conclusion that determining the fixed points of the BCM learning rule explicitly involves extensive calculation and other methods for verifying the stability of possible fixed points should be considered.
Simulating complex physical systems involves solving nonlinear partial differential equations (PDEs), which can be very expensive. Generative Adversarial Networks (GAN) has recently been used to generate solutions to PDEs-governed complex systems without having to numerically solve them.
However, concerns are raised that the standard GAN system cannot capture some important physical and statistical properties of a complex PDE-governed system, along side with other concerns for difficult and unstable training, the noisy appearance of generated samples and lack of robust assessment methods of the sample quality apart from visual examination. In this thesis, a standard GAN system is trained on a data set of Heat transfer images. We show that the generated data set can capture the true distribution of training data with respect to both visual and statistical properties, specifically the vertical statistical profile. Furthermore, we construct a GAN model which can be conditioned using variance-induced class label. We show that the variance threshold t = 0. 01 constructs a good conditional class label, such that the generated images achieve 96% accuracy
rate in complying with the given conditions.
Die Bachelorarbeit untersucht, welche Auswirkungen die semantische Bildsegmentierung als Vorverarbeitungsschritt für Eingabebilder auf die Klassifikationsfähigkeit eines Convolutional Neural Networks (CNN) hat. Zu diesem Zweck werden Experimente mit verschiedenen Visualisierungstechniken gemacht, die geeignet sind, relevante Aspekte des Datenflusses im CNN während des Klassifikationsprozesses (wie z.B. den für die Klassifikationsentscheidung relevantesten Bildausschnitt) intuitiv zu veranschaulichen. Hierzu sollen verschiedene bereits existierende Ansätze wie GradCAM, Taylor Decomposition, Activation Maximization auf ihre Anwendbarkeit anhand von synthetischen Bilddaten systematisch untersucht werden. Hierzu werden
Daten- und Kontrollschnittstellen zu den anvisierten CNN-Verfahren umgesetzt und Vergleichsexperimente mit unbehandelten und auf verschiedene Weise vorsegmentierten Bilddaten konzipiert und durchgeführt. Die Arbeit soll ein intuitives Verständnis bzgl. der Fragestellung fördern, welchen Effekt eine vorherige Bildsegmentierung auf das Klassifikationsresultat und die CNN-interne Repräsentation von bildbasierten Daten hat
Diese Arbeit hat zum Ziel, auf Basis eines neuronalen Netzes eine Sentimentanalyse für deutsche Facebook-Kommentare durchzuführen und die erzielte Güte der Klassifikation im Vergleich zu anderen Verfahren zu bewerten. Dazu werden als Datengrundlage alle Kommentare (01.12.2018) des Facebook-Auftrittes der Deutschen Bahn und des deutschen Einzelhändlers Lidl verwendet.