Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "120229595"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1339303159 |
| Titel | Hybrid Deep Learning: how combining data-driven and model-based approaches solves inverse problems in computed tomography and beyond / Maximilian Schmidt ; Gutachter: Peter Maaß, Andreas Hauptmann ; Betreuer: Peter Maaß |
| Person(en) |
Schmidt, Maximilian (Verfasser) Maaß, Peter (Akademischer Betreuer) Maaß, Peter (Gutachter) Hauptmann, Andreas (Gutachter) |
| Verlag | Bremen : Staats- und Universitätsbibliothek Bremen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, Bremen, Universität Bremen, 2022 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:gbv:46-elib63798 DOI: 10.26092/elib/1941 |
| URL | https://media.suub.uni-bremen.de/handle/elib/6379 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Maschinelles Lernen* ; Neuronales Netz* ; Deep Learning* ; Inverses Problem* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.31 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

