Wir untersuchen die Verwendung globaler Graphmerkmale, um die Ausdruckskraft und die Vorhersageleistung von graph neural networks (GNNs) zu verbessern. Während Message Passing Neural Networks (MPNNs) ein gängiger Ansatz für das Lernen von Graphrepräsentationen…
Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren zur prädiktiven Terminierung von Wareneingängen. Ausgangspunkt bilden betriebliche Herausforderungen, welche durch Lieferabweichungen entstehen und eine zuverlässig…
Schreiberidentifizierung (Writer Identification) zielt darauf ab, ein handschriftliches Dokument seinem korrekten Autor zuzuordnen, während Schreibersuche (Writer Retrieval) darauf abzielt, Dokumente desselben Autors aus einer Datenbank abzurufen. Während aktu…
Das Hauptziel der Masterarbeit ist es, die Funktionsweise und das Verhalten von GANs in der Bildgenerierung zu untersuchen und dies anhand eines praktischen Beispiels zu verdeutlichen. Die Arbeit soll einen aktuellen Forschungsüberblick über die generative Mod…
In dieser Masterarbeit stellen wir einen automatischen Algorithmus für Segmentierung von multi-modalen Datensätzen mittels Deep Learning vor. Unser Algorithmus basiert auf der SegNet Architektur. Wir haben SegNet erwietert, sodass dieses nicht nur die drei Kan…
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