Fraunhofer-Gesellschaft

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Konfigurieren und Trainieren von mehrschichtigen Perzeptron-Netzen

 
: Schramm, U.; Braun, W.

Radig, B.:
Mustererkennung 1991. 13. DAGM-Symposium. Proceedings
Berlin: Springer, 1991
ISBN: 3-540-54597-2
S.413-420
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (Symposium) <13, 1991, München>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IIS A ( IIS) ()
inspection system; Oberflächenprüfung; perceptron net; Perzeptron-Netz; Prüfsystem; Sichtprüfung; surface inspection; visual inspection

Abstract
In dem Beitrag werden die Klassifikationsleistung und die Lernfähigkeit bei einfachen Netzwerkmodellen, den mehrschichtigen Perzeptron-Netzen mit dem Backpropagation-Algorithmus als Lernverfahren, betrachtet. Es wird untersucht, wie sich Modifikationen der Eingangsdaten, des Lernverfahrens und der Netztopologie auf das Konvergenzverhalten beim Einlernen und auf die erreichte Fehlerrate auswirken. Vergleiche zu einem Nächsten-Nachbar-Klassifikator bezüglich Klassifikationsleistung und Rechenaufwand werden durchgeführt. Den praktischen Hintergrund bilden Applikationen aus dem Bereich der automatischen Sichtprüfung, speziell die Klassifikation von Oberflächendefekten.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/PX-20763.html