Bachelor Thesis Open Access

Multiklassifikation mit Bayesian Neural Networks in der ttH(bb)-Analyse

Guthmann, Dorian

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      "name": "Guthmann, Dorian"
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  "datePublished": "2021-04-22", 
  "description": "<p>Im Allgemeinen liefert ein neuronales Netz f&uuml;r beliebige Eingabedaten immer eine Vorhersage, ohne eine Angabe zu machen, wie sicher diese Vorhersage ist. Eine besondere Art der neuronalen Netze hei&szlig;en bayesische neuronale Netze (BNN). Der Hauptunterschied zwischen herk&ouml;mmlichen neuronalen Netzen und BNNs ist, dass die Informationsverarbeitung in BNNs durch Rechnung mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen geschieht, mithilfe derer eine Aussage &uuml;ber die Unsicherheit der vom Netz gemachten Vorhersagen getroffenen werdenkann. Im Rahmen der Masterarbeit &quot;Treating Uncertainties with Bayesian Neural Networks in the measurement of ttH(bb) production&quot; von Nikita Shadskiy wurden f&uuml;r die ttH-Analyse BNNs studiert, die Vorhersagen dar&uuml;ber treffen k&ouml;nnen, ob ein gemessenes Ereignis zum ttH-Prozess geh&ouml;rt,oder nicht. Ziel dieser Arbeit ist es f&uuml;r die ttH-Analyse BNNs einzuf&uuml;hren, die zwischen verschiedenen Klassen von Prozessen unterscheiden k&ouml;nnen, sowie eine Aussage &uuml;ber deren Nutzbarkeit und Leistungsf&auml;higkeit im Vergleich zu herk&ouml;mmlichen neuronalen Netzen zu treffen.Weiterf&uuml;hrend werden Auswertungsmethoden, welche die f&uuml;r BNNs einzigartige Vorhersagen-Unsicherheit miteinbeziehen, vorgestellt.</p>", 
  "headline": "Multiklassifikation mit Bayesian Neural Networks in der ttH(bb)-Analyse", 
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  "keywords": [
    "Bayesian Neural Network", 
    "BNN", 
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    "Maschinelles Lernen"
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  "name": "Multiklassifikation mit Bayesian Neural Networks in der ttH(bb)-Analyse", 
  "url": "https://publish.etp.kit.edu/record/22048"
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Publication date:
April 22, 2021
Keyword(s):
Bayesian Neural Network BNN ttH Klassifikation Maschinelles Lernen
Awarding University:
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Report Number:
ETP-BACHELOR-KA/2021-06
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