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Forschung und Entwicklung einer Methode zur Layerkomprimierung eines Convolutional Neural Networks

Jehsert, André (2025) Forschung und Entwicklung einer Methode zur Layerkomprimierung eines Convolutional Neural Networks. Masterarbeit, Universität Oldenburg.

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Kurzfassung

Die Arbeit entwickelt eine Methode namens Tensor Transformation, um nahezu verlustfreie Manipulationen auf den Gewichten eines Convolutional Layers durchzuführen. Im weiteren Verlauf dieser Arbeit wird erforscht, ob und wie Tensor Transformation zur Komprimierung von Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet werden kann.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216965/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Forschung und Entwicklung einer Methode zur Layerkomprimierung eines Convolutional Neural Networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Jehsert, Andréandre.jehsert (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
DLR-Supervisor:
BeitragsartDLR-SupervisorInstitution oder E-Mail-AdresseDLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisorHelms, Domenikdomenik.helms (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7326-200X
Datum:2025
Open Access:Nein
Seitenanzahl:49
Status:im Druck
Stichwörter:CNN Optimierung, Low Rank Decomposition
Institution:Universität Oldenburg
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - ADMIRE
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität
Hinterlegt von: Helms, Domenik
Hinterlegt am:30 Sep 2025 06:14
Letzte Änderung:30 Sep 2025 06:14

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