Quantifizierung von Unsicherheit mit tiefen neuronalen Netzen

Beschreibung

Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheit ermöglichen es, Informationen über technische Systeme und ihre experimentellen Eigenschaften zu gewinnen. Diese Informationen können zur Verbesserung und Weiterentwicklung der Systeme genutzt werden. Häufig verwenden solche Methoden Computermodelle, welche das Experiment mit dem technischen System simulieren. Ziel dieser Arbeit ist, Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheit eines experimentellen Ergebnisses mit einem technischen System zu untersuchen. Dabei werden Dichteschätzer basierend auf (verbesserten) Ersatzmodellen im Falle von bekannter und unbekannter Verteilung der Eingangsparameter untersucht.

Autor*in

Sebastian Kersting

Themen in »Quantifizierung von Unsicherheit mit tiefen neuronalen Netzen«

Dichteschätzung Neuronales Netz Unsicherheits Quantifizierung

Stimmen zu »Quantifizierung von Unsicherheit mit tiefen neuronalen Netzen«

Details

Link teilen