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Shonia, Ilona (2018) Machbarkeitsstudie des L-BFGS Verfahrens für das Training von Deep Learning Problemen. WAW - Machine Learning 3, 2018-11-19 - 2018-11-20, Köln, Deutschland. (eingereichter Beitrag)
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/124419/ | ||||||||
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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: | Optimierungsalgorithmen, Deep Learning, Stochastische Quasi-Newton Methode, MB-LBFGS, PB-LBFGS | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | WAW - Machine Learning 3 | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Köln, Deutschland | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 19 November 2018 | ||||||||
| Veranstaltungsende: | 20 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 14:25 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:28 |
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