Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1369767390 |
| Titel | Data-driven Detection of Anomalous Inputs : End-to-end Neural Approaches to Detect Anomalies and Adversarial Examples / Jan-Philipp Schulze ; Gutachter: Battista Biggio, Claudia Eckert, Konrad Rieck ; Betreuer: Claudia Eckert |
| Person(en) |
Schulze, Jan-Philipp (Verfasser) Eckert, Claudia (Akademischer Betreuer) Biggio, Battista (Gutachter) Eckert, Claudia (Gutachter) Rieck, Konrad (Gutachter) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der TU München |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Technische Universität München, 2024 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241009-1726620-0-4 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241009-1726620-0-4 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen* ; Neuronales Netz* ; Anomalieerkennung* ; Computerlinguistik* ; Kryptoanalyse* ; Internet* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 005.8 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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