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Scholz:Towards Safe Spiking Neural Netw, Fachbücher von Daniel Scholz
Das Buch "Towards Safe Spiking Neural Networks" von Daniel Scholz bietet eine umfassende Analyse der Sicherheitsherausforderungen von Spiking Neural Networks (SNNs) im Bereich der Zeitreihendatenklassifikation. In dieser Dissertation werden innovative Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit von SNNs vorgestellt, insbesondere durch selektive Vorhersage, die es ermöglicht, hochunsichere Eingaben abzulehnen und somit Fehler zu reduzieren. Zwei neuartige Methoden werden eingeführt: ein verlustbasierter Monitor, der riskante Eingaben identifiziert, ohne sich auf Ausgabewahrscheinlichkeiten zu stützen, und ein zeitbewusster Ansatz zur Konformitätsvorhersage, der zeitliche Unsicherheiten berücksichtigt, die von herkömmlichen Methoden übersehen werden. Die vorgestellten Methoden werden anhand von vier öffentlichen Datensätzen sowie von Infineons radarbasierter Gestensteuerung getestet und mit modernen Baseline-Methoden wie evidential deep learning (EDL) und neural network ensembles (NNEs) verglichen. Darüber hinaus wird die Anwendung in Echtzeitszenarien mit Streaming-Daten behandelt, wobei SNNs über gleitende Fenster und zustandsbehaftete Architekturen implementiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die zustandsbehaftete Bereitstellung mehr Fehler erfasst als gleitende Fenster und dass EDL in der Balance zwischen Genauigkeit und Sicherheit übertrifft, während die Konformitätsvorhersage Sicherheitsverbesserungen mit minimalem Rechenaufwand bietet.
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Advanced Spiking Neural P Systems, Fachbücher von Hong Peng, Jun Wang
Das Fachbuch "Advanced Spiking Neural P Systems" bietet eine umfassende Einführung in die Membrancomputing-Modelle, die von lebenden Zellen inspiriert sind. Es behandelt die spiking neural P systems, die als eine Form der dritten Generation von neuronalen Netzwerken gelten und eine Schnittstelle zwischen Membrancomputing und künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Das Buch ist in zwei Hauptteile gegliedert: Modelle und Anwendungen. Im ersten Teil werden verschiedene Varianten der spiking neural P systems sowie fuzzy spiking neural P systems vorgestellt. Es wird die rechnerische Vollständigkeit dieser Modelle erörtert, was für Forscher in den Bereichen Membrancomputing, biologisch inspirierte Berechnungen und theoretische Informatik von Bedeutung ist. Der zweite Teil widmet sich den Anwendungen dieser Systeme in Bereichen wie Zeitreihenprognose, Bildverarbeitung, Sentiment-Analyse und Fehlersuche. Dies bietet eine neuartige Methode und Modelle für Fachleute in der künstlichen Intelligenz, Datenanalyse und verwandten Disziplinen.
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Scholz:Towards Safe Spiking Neural Netw, Fachbücher von Daniel ScholzDas Buch "Towards Safe Spiking Neural Networks" von Daniel Scholz bietet eine umfassende Analyse der Sicherheitsherausforderungen von Spiking Neural Networks (SNNs) im Bereich der Zeitreihendatenklassifikation. In dieser Dissertation werden innovative Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit von SNNs vorgestellt, insbesondere durch selektive Vorhersage, die es ermöglicht, hochunsichere Eingaben abzulehnen und somit Fehler zu reduzieren. Zwei neuartige Methoden werden eingeführt: ein verlustbasierter Monitor, der riskante Eingaben identifiziert, ohne sich auf Ausgabewahrscheinlichkeiten zu stützen, und ein zeitbewusster Ansatz zur Konformitätsvorhersage, der zeitliche Unsicherheiten berücksichtigt, die von herkömmlichen Methoden übersehen werden. Die vorgestellten Methoden werden anhand von vier öffentlichen Datensätzen sowie von Infineons radarbasierter Gestensteuerung getestet und mit modernen Baseline-Methoden wie evidential deep learning (EDL) und neural network ensembles (NNEs) verglichen. Darüber hinaus wird die Anwendung in Echtzeitszenarien mit Streaming-Daten behandelt, wobei SNNs über gleitende Fenster und zustandsbehaftete Architekturen implementiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die zustandsbehaftete Bereitstellung mehr Fehler erfasst als gleitende Fenster und dass EDL in der Balance zwischen Genauigkeit und Sicherheit übertrifft, während die Konformitätsvorhersage Sicherheitsverbesserungen mit minimalem Rechenaufwand bietet.34,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advanced Spiking Neural P Systems, Fachbücher von Hong Peng, Jun WangDas Fachbuch "Advanced Spiking Neural P Systems" bietet eine umfassende Einführung in die Membrancomputing-Modelle, die von lebenden Zellen inspiriert sind. Es behandelt die spiking neural P systems, die als eine Form der dritten Generation von neuronalen Netzwerken gelten und eine Schnittstelle zwischen Membrancomputing und künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Das Buch ist in zwei Hauptteile gegliedert: Modelle und Anwendungen. Im ersten Teil werden verschiedene Varianten der spiking neural P systems sowie fuzzy spiking neural P systems vorgestellt. Es wird die rechnerische Vollständigkeit dieser Modelle erörtert, was für Forscher in den Bereichen Membrancomputing, biologisch inspirierte Berechnungen und theoretische Informatik von Bedeutung ist. Der zweite Teil widmet sich den Anwendungen dieser Systeme in Bereichen wie Zeitreihenprognose, Bildverarbeitung, Sentiment-Analyse und Fehlersuche. Dies bietet eine neuartige Methode und Modelle für Fachleute in der künstlichen Intelligenz, Datenanalyse und verwandten Disziplinen.192,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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