The deep arbitrary polynomial chaos neural network or how Deep Artificial Neural Networks could benefit from data-driven homogeneous chaos theory

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The deep arbitrary polynomial chaos neural network or how Deep Artificial Neural Networks could benefit from data-driven homogeneous chaos theory

Autor(en): Oladyshkin, Sergey; Praditia, Timothy; Kroeker, Ilja; Mohammadi, Farid; Nowak, Wolfgang; Otte, Sebastian
Tübinger Autor(en):
Otte, Sebastian
Erschienen in: Neural Networks (2023-09), Bd. 166, S. 85-104
Verlagsangabe: Elsevier
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2023.06.036
ISSN: 0893-6080
DDC-Klassifikation: 004 - Informatik
570 - Biowissenschaften, Biologie
610 - Medizin, Gesundheit
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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