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Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen

Shonia, Ilona (2018) Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen. Bachelor's, Universität zu Köln.

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Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendbarkeit von Methoden zweiter Ordnung aus der Quasi-Newton Klasse für das Training von Deep Learning Problemen

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/124414/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Shonia, IlonaIlona.Shonia (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:October 2018
Refereed publication:Yes
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:43
Status:Published
Keywords:Optimierungsalgorithmen für Deep Learning
Institution:Universität zu Köln
Department:Mathematisches Institut
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Space Technology
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Research theme (Project):R - Vorhaben SISTEC
Location: Köln-Porz
Institutes and Institutions:Institut of Simulation and Software Technology > High Performance Computing
Deposited By: Shonia, Ilona
Deposited On:06 Dec 2018 14:33
Last Modified:31 Jul 2019 20:22

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