Zobrazeno 1 - 10
of 16
pro vyhledávání: '"Hanfeld, P."'
Autor:
Ramanaik, Chethan Krishnamurthy, Cardona, Juan-Esteban Suarez, Willmann, Anna, Hanfeld, Pia, Hoffmann, Nico, Hecht, Michael
We formulate a data independent latent space regularisation constraint for general unsupervised autoencoders. The regularisation rests on sampling the autoencoder Jacobian in Legendre nodes, being the centre of the Gauss-Legendre quadrature. Revisiti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.08228
Autonomous flying robots, such as multirotors, often rely on deep learning models that make predictions based on a camera image, e.g. for pose estimation. These models can predict surprising results if applied to input images outside the training dom
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.00344
Autonomous flying robots, e.g. multirotors, often rely on a neural network that makes predictions based on a camera image. These deep learning (DL) models can compute surprising results if applied to input images outside the training domain. Adversar
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.12859
Autor:
Chethan Krishnamurthy Ramanaik, Anna Willmann, Juan-Esteban Suarez Cardona, Pia Hanfeld, Nico Hoffmann, Michael Hecht
Publikováno v:
Axioms, Vol 13, Iss 8, p 535 (2024)
We formulate a data-independent latent space regularization constraint for general unsupervised autoencoders. The regularization relies on sampling the autoencoder Jacobian at Legendre nodes, which are the centers of the Gauss–Legendre quadrature.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7b0e9c2a7855429c89a565acb2ed510a
Autor:
Kumar, Nishant, Hanfeld, Pia, Hecht, Michael, Bussmann, Michael, Gumhold, Stefan, Hoffmann, Nico
Normalizing flows are prominent deep generative models that provide tractable probability distributions and efficient density estimation. However, they are well known to fail while detecting Out-of-Distribution (OOD) inputs as they directly encode th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.12894
Publikováno v:
Big data analytical methods for complex systems, 06.-07.10.2022, Wrocław, Polska
Deep Neural Networks are widely applied for solving Computer Vision tasks for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). For some applications, the predictions of the neural networks (NNs) directly influence the motion planning or control of the UAVs. However,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4577::99086c027120b3e20fe4dc6a9e8ed0d0
https://www.hzdr.de/publications/Publ-36625-1
https://www.hzdr.de/publications/Publ-36625-1
Autor:
Hanfeld, P.
Publikováno v:
Hochschule Mittweida, 2021Mentor: Chorowski, Jan; Villmann, Thomas75 Seiten
Deep Learning methods are known to be vulnerable to adversarial attacks. Since Deep Reinforcement Learning agents are based on these methods, they are prone to tiny input data changes. Three methods for adversarial example generation will be introduc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4577::2dc6cbd4b19036090d48cf22975dc122
https://www.hzdr.de/publications/Publ-33889-1
https://www.hzdr.de/publications/Publ-33889-1
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.