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Titel: Inspection of echo state networks for dynamic gestures
Sonstige Titel: Untersuchung von Echo State Netzwerken für dynamische Gesten
Sprache: Englisch
Autor*in: Jirak, Doreen
Erscheinungsdatum: 2017
Tag der mündlichen Prüfung: 2017-04-24
Zusammenfassung: 
We investigate Echo State Networks (ESN), which implement a new training
paradigm for recurrent neural networks. We first demonstrate their
gesture classification performance considering two feature sets with
very distinct complexity.
Second, we introduce the recurrence analysis for qualitative and
quantitative description of the gesture input and the system dynamics of
an ESN, and show that the methodology complements classic stability
measures. Finally, we address the reservoir itself and propose an
algorithm for pruning connectivity in a one-shot learning scenario.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/7183
URN: urn:nbn:de:gbv:18-84837
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Wermter, Stefan (Prof. Dr.)
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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