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Winter 17/18
Seminar: Optimierungsmethoden im Machine Learning
Dozent:
Prof. Dr. V. Schulz
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| Vorbesprechung : |
Juli 2017 |
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| Beginn : |
Mo, 16. Oktober 2017, 10:00 - 12:00, E52
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| Zeit/Ort : |
Mo. 08:30 - 10:00, E45 |
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| Inhalt : |
In diesem Seminar sollen Aspekte der numerischen Optimierung, die zentral für das maschinelle Lernen sind,
diskutiert werden. Die Themen werden anhand von Literatur, die über seafile.rlp bereit gestellt wird, aufbereitet.
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| Seminarsprache/language: |
Deutsch und Englisch ist zulässig / both English
and German is welcome.
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| Termine und Vorträge: |
| 23.10.17: |
Optimierungsbedingungen / Steepest Descent |
Y. Beck / F.Hahn
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| 06.11.17: |
Lineare Regression |
S. Kallenberg
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| 13.11.17: |
Quasi-Newton |
S. Wierse (Vortrag entällt!)
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| 20.11.17: |
Logistische Regression |
L. Leick / F. Willems
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| 27.11.17: |
Support Vector Machines |
T. Görgen / F. Kemp
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| 04.12.17: |
Neuronale Netze / stoch. Grad.-Verf. |
O. Zehm / P. Dörr
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| 18.12.17: |
Bayesian Inference |
F. Gernandt / D. Luft / J. Krause
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| 15.01.18: |
Convolutional NN |
A. T. Tran / Th. Brittinger
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| 22.01.18: |
Handschriftenerkennung |
Ph. Sauer / S. Marx
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| 29.01.18: |
Recurrent NN |
R. Eiden
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| Schriftl. Zusammenfassung: |
Für die Erreichung der Seminarziele sind 5-10 Seiten Zusammenfassung wichtig
und erforderlich. |
| Anforderungen : |
Regelmässige Teilnahme, mehrmalige Rücksprache während der
Vortragsvorbereitung, Vortrag, kritische Teilnahme an Diskussion zu
Inhalten und Vortragsstil, Präsentationsfolien, schriftl. Zusammenfassung. |
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| Hilfen zur Präsentation : |
Volker
Schulz: Vorträge in Seminaren
SIAM Tips for
making effective presentations
LaTeX-Vorlage für die Seminarpräsentation
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