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Convolutional Neural Networks

Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel

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Convolutional Neural Networks. / Rudolph, Yannick; Brefeld, Ulf.
Sportinformatik: Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten. Hrsg. / Daniel Memmert. Berlin: Springer Spektrum, 2023. S. 207-215.

Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel

Harvard

Rudolph, Y & Brefeld, U 2023, Convolutional Neural Networks. in D Memmert (Hrsg.), Sportinformatik: Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten. Springer Spektrum, Berlin, S. 207-215. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67026-2_22

APA

Rudolph, Y., & Brefeld, U. (2023). Convolutional Neural Networks. In D. Memmert (Hrsg.), Sportinformatik: Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten (S. 207-215). Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67026-2_22

Vancouver

Rudolph Y, Brefeld U. Convolutional Neural Networks. in Memmert D, Hrsg., Sportinformatik: Modellbildung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung von sportbezogenen Daten. Berlin: Springer Spektrum. 2023. S. 207-215 doi: 10.1007/978-3-662-67026-2_22

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Y1 - 2023/1/1

N2 - Dieses Kapitel führt in Convolutional Neural Networks (CNNs) ein und beschreibt, wie diese im Kontext der Sportanalyse verwendet werden können. Insbesondere eignen sich CNNs für das End-to-End-Lernen auf Bildern oder ähnlich strukturierten Daten. Dabei können CNNs Merkmale von Bildern anhand der Pixelwerte effizient lernen und beispielsweise sehr gute Merkmale für eine Klassifikationsaufgabe extrahieren. Die Modelle profitieren dabei von Parameter Sharing in den Convolutional Layern und zeichnen sich durch (bedingte) Translationsäquivarianz und -invarianz aus. CNNs eignen sich auch dafür, Merkmale aus Positionsdaten von Teamsportarten zu lernen, sofern die Daten in eine entsprechende Struktur gebracht werden.

AB - Dieses Kapitel führt in Convolutional Neural Networks (CNNs) ein und beschreibt, wie diese im Kontext der Sportanalyse verwendet werden können. Insbesondere eignen sich CNNs für das End-to-End-Lernen auf Bildern oder ähnlich strukturierten Daten. Dabei können CNNs Merkmale von Bildern anhand der Pixelwerte effizient lernen und beispielsweise sehr gute Merkmale für eine Klassifikationsaufgabe extrahieren. Die Modelle profitieren dabei von Parameter Sharing in den Convolutional Layern und zeichnen sich durch (bedingte) Translationsäquivarianz und -invarianz aus. CNNs eignen sich auch dafür, Merkmale aus Positionsdaten von Teamsportarten zu lernen, sofern die Daten in eine entsprechende Struktur gebracht werden.

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