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Recent developments in the field of deep learning have shown promising advances for a wide range of historically difficult computer vision problems. Using advanced deep learning techniques, researchers manage to perform high-quality single-image super-resolution, i.e., increasing the resolution of a given image without major losses in image quality, usually encountered when using traditional approaches such as standard interpolation. This thesis examines the process of deep learning super-resolution using convolutional neural networks and investigates whether the same deep learning models can be used to increase OCR results for low-quality text images.
Bis heute ist völlig unbekannt, ob wir allein im Universum sind. Um auf dieses Thema eine Antwort zu finden, überprüft diese Bachelorarbeit, ob Convolutional (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) für die Erkennung außerirdischer Signale geeignet sind.
Das Ziel war dabei, in einem Datensatz bestehend aus Spektrogrammen mehr als 50% aller außerirdischer Signale zu erkennen, da nur so ein Neuronales Netzwerk ein besseres Resultat als eine zufällige Klassifikation liefert, bei der im Mittel 50% aller Signale erkannt werden.
Dabei zeigte sich, dass sich mit beiden Varianten der Neuronalen Netzwerke bis zu 90% aller Signale erkennen lassen, die Vorhersagen von CNNs allerdings verlässlicher sind. RNNs bieten hingegen aufgrund ihrer geringeren Größe einen deutlich leichtgewichtigeren Ansatz und führen zu einer signifikanten Speicherersparnis.
Daraus folgt, dass Neuronale Netzwerke bei der Suche nach außerirdischem Leben im Universum helfen können, um die Frage „Sind wir allein im Universum?“ endgültig zu beantworten.