Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/219212
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Titel: 
Fisher Information Flow in Artificial Neural Networks
en
Zitat: 
Weimar, M., Rachbauer, L. M., Starshynov, I., Faccio, D., Adilova, L., Bouchet, D., & Rotter, S. (2025). Fisher Information Flow in Artificial Neural Networks. Physical Review X, 15(3), 1–17. https://doi.org/10.1103/kn3z-rmm8
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Verlags-DOI: 
10.1103/kn3z-rmm8
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Publikationstyp: 
Artikel - Forschungsartikel
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Weimar, Maximilian 
Rachbauer, Lukas M. 
Starshynov, Ilya 
Faccio, Daniele 
Adilova, Linara 
Bouchet, Dorian 
Rotter, Stefan 
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Organisations­einheit: 
E136 - Institut für Theoretische Physik 
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Zeitschrift: 
Physical Review X 
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ISSN: 
2160-3308
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Datum (veröffentlicht): 
16-Sep-2025
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Umfang: 
17
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Verlag: 
AMER PHYSICAL SOC
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Peer Reviewed: 
Ja
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Keywords: 
Fisher information; Artificial Neural Networks; Machine Learning
en
Forschungs­infrastruktur: 
Vienna Scientific Cluster 
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Projekttitel: 
Metastrukturen für die Wellenkontrolle in komplexen Medien: PIN7240924 (FWF - Österr. Wissenschaftsfonds) 
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Forschungs­schwerpunkte: 
Photonics: 50%
Quantum Metrology and Precision Measurements: 50%
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Wissenschafts­zweig: 
1030 - Physik, Astronomie: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Article

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aufgerufen am 18.09.2025

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