Künstliches Neuronales Netz für das Bauwesen
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In den letzten Jahren haben künstliche neuronale Netze (ANN) und künstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen im Hinblick auf ihre Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen - von der Verwaltung großer Datenmengen bis zur medizinischen Diagnose - große Aufmerksamkeit erregt. ANN-Techniken werden bereits in alltäglichen Anwendungen wie personalisierte Werbung, virtuelle Assistenten, autonomes Fahren usw. eingesetzt. Der Beginn des Durchbruchs bei der Regeneration von ANNs lässt sich bis ins Jahr 2005 zurückverfolgen und kann auf die Entwicklung neuartiger Lernarchitekturen w...
In den letzten Jahren haben künstliche neuronale Netze (ANN) und künstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen im Hinblick auf ihre Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen - von der Verwaltung großer Datenmengen bis zur medizinischen Diagnose - große Aufmerksamkeit erregt. ANN-Techniken werden bereits in alltäglichen Anwendungen wie personalisierte Werbung, virtuelle Assistenten, autonomes Fahren usw. eingesetzt. Der Beginn des Durchbruchs bei der Regeneration von ANNs lässt sich bis ins Jahr 2005 zurückverfolgen und kann auf die Entwicklung neuartiger Lernarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Belief Networks (DBN) zurückgeführt werden, wobei bis heute erhebliche Fortschritte erzielt und neue Methoden wie Generative Adversarial Networks (GAN) vorgeschlagen worden sind. Gegenwärtig werden ANN-basierte Modelle in verschiedenen technischen Anwendungen weit verbreitet.
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