Bachelor Thesis Open Access
Bruns, Nils Lennart
{ "@context": "https://schema.org/", "@type": "ScholarlyArticle", "citation": [ { "@id": "https://doi.org/10.5281/zenodo.15105909", "@type": "CreativeWork" }, { "@id": "https://doi.org/10.1007/s41781-020-00049-5", "@type": "CreativeWork" }, { "@id": "https://doi.org/10.1088/1742-6596/2438/1/012105", "@type": "CreativeWork" } ], "contributor": [], "creator": [ { "@type": "Person", "affiliation": "KIT/ETP", "name": "Bruns, Nils Lennart" } ], "datePublished": "2025-04-07", "description": "<p>Vergleich der zwei Parameterinferenzmethoden SANNT und neos. Beide arbeiten auf Basis neuronaler Netzwerke unter Berücksichtigung systematischer Unsicherheiten. Es wird eine gemeinsame Vergleichsbasis gefunden auf derer Stärken und Schwächen der beiden Methoden ausgelotet werden.</p>", "headline": "Vergleich von Parameterinferenzmethoden auf Basis neuronaler Netzwerke unter Ber\u00fccksichtigung systematischer Unsicherheiten", "image": "https://publish.etp.kit.edu/static/img/logos/zenodo-gradient-round.svg", "inLanguage": { "@type": "Language", "alternateName": "deu", "name": "German" }, "keywords": [ "Optimal statistical inference", "Machine learning", "Uncertainties", "Systematic Uncertainties" ], "name": "Vergleich von Parameterinferenzmethoden auf Basis neuronaler Netzwerke unter Ber\u00fccksichtigung systematischer Unsicherheiten", "url": "https://publish.etp.kit.edu/record/22321" }