KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz
Open Access Logo
§
Verlagsausgabe
DOI: 10.5445/IR/1000088269
Veröffentlicht am 04.12.2018

Ein evolutionärer Ansatz für die automatische Ermittlung der Topologie neuronaler Netze = An evolutionary approach to automatically determine the topology of a neural network

Mitschke, Norbert; Heizmann, Michael; Noffz, Klaus-Henning; Wittmann, Ralf

Abstract (englisch):
Infolge von sinkenden Hardware-Preisen und der zunehmenden Automatisierung wird maschinelles Lernen für industrielle Anwendungen wie klassischen Sichtprüfungsaufgaben immer attraktiver. In diesem Artikel wird ein metaheuristischer Ansatz für die automatische Ermittlung der Topologie eines neuronalen Netzes präsentiert, der auf differentieller Evolution basiert. Dieser ist in der Lage, anhand eines gegebenen Datensatzes und ohne zusätzliches Vorwissen einen geeigneten Klassifikator zu entwerfen. Gleichzeitig wird durch die Wahl einer geeigneten Fitnessfunktion der Ressourcenbedarf der Inferenz des neuronalen Netzes begrenzt bzw. minimiert. Für typische industrielle Datensätze kann mit dem Ansatz eine Topologie gefunden werden, die eine Genauigkeit von im Mittel über 98% erreicht, während die Rechendauer relativ kurz bleibt.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0833-5
URN: urn:nbn:de:swb:90-882692
KITopen-ID: 1000088269
Erschienen in Forum Bildverarbeitung 2018. Hrsg.: T. Längle, P. L. Fernando, M. Heizmann
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Seiten 185-196
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft KITopen Landing Page