Shonia, Ilona (2018) Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen. Kolloquium zur Bachelorarbeit, 2018-11-14, Köln, Deutschland. (eingereichter Beitrag)
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elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/124417/ | ||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
Titel: | Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2018 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
Status: | eingereichter Beitrag | ||||||||
Stichwörter: | Optimierungsalgoritmen, Deep Learning | ||||||||
Veranstaltungstitel: | Kolloquium zur Bachelorarbeit | ||||||||
Veranstaltungsort: | Köln, Deutschland | ||||||||
Veranstaltungsart: | Andere | ||||||||
Veranstaltungsdatum: | 14 November 2018 | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Vorhaben SISTEC (alt) | ||||||||
Standort: | Köln-Porz | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Simulations- und Softwaretechnik > High Performance Computing | ||||||||
Hinterlegt von: | Shonia, Ilona | ||||||||
Hinterlegt am: | 06 Dez 2018 14:27 | ||||||||
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:28 |
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