Lernen mit unsicheren Lehrersignalen in neuronalen Mehrklassifikatorsystemen

方法和方法在神经网络和网络中的方法是不同的，不同的是，它们不同的是。这句话的意思是：我的意思是，我的意思是。在Mehrkassifikator系统中，我们不能从这里开始，而不是从现在开始，直到最后一步才能实现。这是一项非常重要的工作，这是一项非常重要的工作，因此，我们将继续进行培训。这是一种新的诊断方法，它是一种新的诊断方法。Für die评估和实践Anwendung Unserer entwickelten Methoden haben wir die Erkennung von Emotionen Aus gesprochener Srache augewählt.不同的是，模糊方法论，Wahrscheinlichkeits-oder Dempster-Shafer-Theorie，扩展的理论，Rahmen für das Lernen MIT ungelabelten and/der unsicheren Trainingsdaten，Sowie für die Entwickump und Theoretische analytische分析von Fusionsabbildungen in Mehrassifikator system en.

Methoden zum Lernen in künstlichen neuronalen Netzen mit unsicheren Lehrersignalen sollen erforscht und entwickelt werden. Entstehung, Repräsentation und Interpretation unsicherer Lehrersignalen und Klassifikatorausgaben sind hierbei die zentralen Forschungsfragen. In Mehrklassifikatorsystemen haben unsichere Klassifikatorausgaben hinsichtlich ihrer Fusionierung zu finalen Entscheidungen wesentlichen Einfluss auf die Performanz des Gesamtsystems. Ein weiterer sehr wichtiger Aspekt dieses Forschungsprojektes ist die Entwicklung und Evaluation von kombinierten überwachten und unüberwachten Lernverfahren, so dass die Nutzung von nur teilweise gelabelten Trainingsdaten möglich ist. Dieser Ansatz ist für viele Anwendungsfelder von Bedeutung, beispielsweise bei der Sprachverarbeitung, der Objekterkennung in der Robotik oder in der medizinischen Diagnostik. Für die Evaluation und praktische Anwendung unserer entwickelten Methoden haben wir die Erkennung von Emotionen aus gesprochener Sprache ausgewählt. Unsicherheitskalküle, wie die Fuzzy-Methoden, Wahrscheinlichkeits- oder Dempster-Shafer-Theorie, bilden den theoretischen Rahmen für das Lernen mit ungelabelten und/oder unsicheren Trainingsdaten, sowie für die Entwicklung und theoretische Analyse von Fusionsabbildungen in Mehrklassifikatorsystemen.