| |
|
|
Homepage der Vorlesung
"Neuronale Netze und maschinelles Lernen":
|
| |
|
|
|
| Datum | Themen | |
|---|---|---|
| 24.4.06 | Neuronale Netze: | (Skript) |
| Überwachtes Lernen | ||
| Gradientenabstieg für ein einzelnes Neuron | ||
| Mehrschichtige Netzwerke | ||
| Fehlerrückführung (Backpropagation Algorithm) | ||
| 8.5.06 | Anwendungungsbeispiele fuer neuronale Netze | Das Hörbeispiel zum neuronalen Netz, das Lesen lernt (NETtalk), gibts hier. |
| Bias-Variance Dilemma | ||
| 11.5.06 | Verstärkungslernen | Nicht klausurrelevant! |
| 15.5.06 | Stützvektormaschinen | (Skript) |
| 22.5.06 | Nichtlineare Expansion | (Skript) |
| Kern-Trick | (Skript) | |
| 29.5.06 | Wahrscheinlichkeitstheorie & Bayes'sche Theorie | (Skript) |
| 12.6.06 | Inferenz in Bayes'schen Netwerken | (Skript) |
| 19.6.06 | Inferenz in Gibbs'schen Netwerken | (Skript) |
| 26.6.06 | Lernen in Bayes'schen Netzwerken | (Skript) |
| 3.7.06 | Hauptkomponentenanalyse I ("principal component analysis") | (Skript) |
| 10.7.06 | Hauptkomponentenanalyse II ("principal component analysis") | (Skript) |