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Hamburg, Carl von Ossietzky

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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-83381
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2017/8338/


Modeling Affection Mechanisms using Deep and Self-Organizing Neural Networks

Nutzung von mehrschichtigen und selbstorganisierenden neuronalen Netzen zur Modellierung von affektiven Mechanismen

Alves de Barros, Pablo Vinicius

pdf-Format:
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Freie Schlagwörter (Englisch): Affective Analysis , Emotion Recognition , Deep Neural Network , Self-organizing network
Basisklassifikation: 54.72
Institut: Informatik
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Wermter, Stefan (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 28.09.2016
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum: 10.02.2017
Kurzfassung auf Englisch: One of the most important aspects of affective computing is how to make computational systems use emotion concepts in different situations. Although several types of research were done, we are still far away from having a system which can recognize and learn emotion concepts in a satisfactory way. In this thesis, we propose computational models which introduce a unified solution for emotional attention, recognition, and learning. These models are competitive in each of these tasks, and also provide an overview of a learning mechanism which adapts its knowledge according to a given situation.

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