Volltextdatei(en) in REPOSIT vorhanden Open Access
DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorNeitzke, Michael-
dc.contributor.authorKapell, Michel-
dc.date.accessioned2022-02-28T08:34:04Z-
dc.date.available2022-02-28T08:34:04Z-
dc.date.created2019-11-11-
dc.date.issued2022-02-28-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/12523-
dc.description.abstractDiese Arbeit beschäftigt sich mit der Generierung von Haikus durch rekurrente neuronale Netze. Haikus sind japanische Kurzgedichte. Verwendet wurden RNN, LSTM und GRU Netze. Für das Training wurden die vorgegebenen Gedichte vorverarbeitet. Anschliessend wurden die Netze trainiert. Nach dem Training wurden verschiedene Gedichte generiert und diese miteinander verglichen. Es hat sich gezeigt, dass alle Netze fähig waren Gedichte zu generieren. Lediglich die Dauer des Trainings und das Ergebnis wichen voneinander ab.en_US
dc.description.abstractThe thesis deals with generating haikus using recurrent neural networks. Haikus are short japanese poems. The poems were generated with rnn, lstm and gru networks. For the training human written poems were preprocessed. The networks were trained with these preprocessed poems. After the training the networks generated various poems. These generated poems were compared with each other. All networks were able to generate poems. Just the duration time and the quality of the poems differ from each other.en_US
dc.language.isodeen_US
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subjectGedichteen_US
dc.subjectRNNen_US
dc.subjectLSTMen_US
dc.subjectGRUen_US
dc.subjectSequenzenen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titleGenerierung von Gedichten auf Basis von rekurrenten neuronalen Netzende
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentFakultät Technik und Informatiken_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeTropmann-Frick, Marina-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-141407-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
item.creatorGNDKapell, Michel-
item.languageiso639-1de-
item.creatorOrcidKapell, Michel-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDNeitzke, Michael-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat
Michel_Kapell_thesis.pdf1.49 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen
Zur Kurzanzeige

Seitenansichten

134
checked on 07.07.2024

Download(s)

227
checked on 07.07.2024

Google ScholarTM

Prüfe

HAW Katalog

Prüfe

Feedback zu diesem Datensatz


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.