Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Dr.-Ing. Richard Meyes, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Leiter des Forschungsbereichs "Interpretable Learning Models"

Forschungsinteressen:

  • Artificial Intelligence and Machine Learning for Industrial Appliations
  • Predictive Analysis of Time Series Data in Industrial Sensor Systems
  • Structured Representations in Artificial Neural Networks

Biographie

Dr.-Ing. Richard Meyes ist seit Dezember 2018 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institute for Technologies and Management of Digital Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung und Untersuchung von Methoden der künstlichen Intelligenz, mit Fokus auf künstliche neuronale Netze, in verschiedenen Anwendungsfeldern, darunter Automotive und Produktion. 

Publikationen

2020
Meyes, R. , Waubert-de-Puiseau, C. , Posada-Moreno, A. , & Meisen, T. (2020). "Under the Hood of Neural Networks: Characterizing Learned Representations by Functional Neuron Populations and Network Ablations" .
Meyes, R. , Schneider, M. , & Meisen, T. (2020). "How Do You Act? An Empirical Study to Understand Behavior of Deep Reinforcement Learning Agents" .
2019
Meyes, R. , Donauer, J. , Schmeing, A. , & Meisen, T. (2019). "A Recurrent Neural Network Architecture for Failure Prediction in Deep Drawing Sensory Time Series Data" , Procedia Manufacturing , 34 , 789--797.
Meyes, R. , Lu, M. , Waubert-de-Puiseau, C. , & Meisen, T. (2019). "Ablation Studies in Artificial Neural Networks" , arXiv arXiv:1901.08644 .
Meyes, R. , Lu, M. , Waubert-de-Puiseau, C. , & Meisen, T. (2019). "Ablation Studies to Uncover Structure of Learned Representations in Artificial Neural Networks" , Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence (ICAI) .

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