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Neural Network Visualization in Virtual Reality: A Use Case Analysis and Implementation

Queck, Dirk und Wohlan, Annika und Schreiber, Andreas (2022) Neural Network Visualization in Virtual Reality: A Use Case Analysis and Implementation. Lecture Notes in Computer Science, 13305, Seiten 384-397. Springer. doi: 10.1007/978-3-031-06424-1_28. ISSN 0302-9743.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Preprintversion (eingereichte Entwurfsversion)
5MB

Offizielle URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-06424-1_28

Kurzfassung

Software systems and components increasingly rely on machine learning methods such as Artificial Neural Networks (ANNs) to provide intelligent functionality. Therefore, software developers and machine learning users should have a basic understanding of such methods. However, since ANNs are complex and thus challenging to grasp, novel visualization approaches can contribute to a better comprehension. We conducted an online survey to identify use cases and requirements for visualizing ANNs. Based on our results we designed and implemented an ANN visualization in virtual reality (VR) specifically targeted at machine learning users. Our approach is particularly suitable for teaching purposes and machine learning novices or non-experts who want to get an impression of the general functionality of neural networks.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186951/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Neural Network Visualization in Virtual Reality: A Use Case Analysis and Implementation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Queck, Dirkdirkqueck85 (at) gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-5992-6110NICHT SPEZIFIZIERT
Wohlan, AnnikaAnnika.Wohlan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5635-2414NICHT SPEZIFIZIERT
Schreiber, AndreasAndreas.Schreiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5750-5649NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Juni 2022
Erschienen in:Lecture Notes in Computer Science
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:13305
DOI:10.1007/978-3-031-06424-1_28
Seitenbereich:Seiten 384-397
Verlag:Springer
Name der Reihe:Human Interface and the Management of Information: Visual and Information Design. HCII 2022.
ISSN:0302-9743
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Virtual Reality, Visualization, Neural networks
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 - Aufgaben SISTEC
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > Intelligente und verteilte Systeme
Institut für Softwaretechnologie
Hinterlegt von: Schreiber, Andreas
Hinterlegt am:11 Aug 2022 10:25
Letzte Änderung:11 Aug 2022 10:25

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