Beiträge zur Optimierung künstlicher neuronaler Netze
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Beiträge zur Optimierung künstlicher neuronaler Netze

Komprimierungsmethoden für künstliche neuronale Netze, Realisierung von effizienten Algorithmen auf eingebetteten Systemen und effiziente Approximation von Modellleistungen

  1. 199 Seiten
  2. German
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Beiträge zur Optimierung künstlicher neuronaler Netze

Komprimierungsmethoden für künstliche neuronale Netze, Realisierung von effizienten Algorithmen auf eingebetteten Systemen und effiziente Approximation von Modellleistungen

Über dieses Buch

Künstliche neuronale Netze sind zu einem zentralen Werkzeug in vielen technologischen Anwendungen geworden. Ihr Einsatz auf ressourcenbeschränkten eingebetteten Systemen stellt jedoch eine erhebliche Hürde dar, da die Komplexität moderner Architekturen oft im Widerspruch zu den limitierten Rechenkapazitäten und Echtzeitanforderungen der Hardware steht. Die vorliegende Arbeit widmet sich dieser Herausforderung an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und eingebetteten Systemen. Es werden innovative Methoden entwickelt, um neuronale Netze systematisch zu optimieren. Zunächst wird ein Verfahren zur Komprimierung von Netzwerken durch die gezielte Entfernung redundanter und irrelevanter Informationen vorgestellt. Des Weiteren wird mithilfe von hocheffizienten neuronalen Netzen eine automatisierte Verkehrszählung auf einem eingebetteten Zielsystem unter Echtzeitanforderungen implementiert und untersucht. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Suche nach der optimalen Netzwerkarchitektur innerhalb eines vordefinierten Suchraums. Hierfür werden neuartige Metriken entwickelt, die durch ihre Anwendung bereits in frühen Trainingsphasen eine schnelle und effiziente Identifikation der leistungsstärksten Architekturen ermöglichen.

Information

Verlag
Shaker
Jahr
2025
eBook-ISBN:
9783819102523
ISBN drucken
9783819101748
Auflage
1

Inhaltsverzeichnis

  1. Inhaltsverzeichnis
  2. Abbildungsverzeichnis
  3. Tabellenverzeichnis
  4. Abkürzungsverzeichnis
  5. Symbolverzeichnis
  6. Einleitung
  7. Grundlagen
  8. Neuartige Anwendung der Komprimierung künstlicher neuronaler Netze in mehreren Granularitäten
  9. Innovativer Echtzeit-Algorithmus zur Verkehrsteilnehmerzählung auf ressourcenbeschränkten Systemen
  10. Neue Methode zum effizienten Vergleich von Netzwerkarchitekturen basierend auf Approximationen
  11. Zusammenfassung und Ausblick
  12. Literaturverzeichnis
  13. Anhang
  14. Leere Seite
  15. Leere Seite

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