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06: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017, 07.07.2017

Diese Audio- bzw. Video-Datei ist urheberrechtlich geschützt. Der Zugriff ist nur über Rechner des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) erlaubt.

Autor

Jacques Kaiser

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

Dieses Video war doppelt vorhanden! Das Video 06: Maschinelles Lernen 2 finden Sie unter https://mediaservice.bibliothek.kit.edu/login#/details/DIVA-2017-429

06 |
0:00:00 Starten
0:00:21 Motivation Video: SPAUN
0:03:27 Overview
0:04:27 Neurons anatomy
0:05:35 Neurons in action
0:07:42 Modelling Neurons
0:09:04 Synaptic plasticity
0:11:41 Coding information
0:14:06 Why not backpropagation in spiking networks?
0:17:05 Os backpropagation biologically possible
0:21:43 Synaptic plasticity as learning
0:23:41 Different types of long-term synaptic plasticity
0:24:18 Formalization of precise spiketime plasticity rules
0:27:23 Example: Hebbian and anti-hebbian learning rules
0:28:55 Formalization of rate-based plasticity rules
0:32:56 Formalization of reward-based plasticity rules
0:34:50 Other neuromodulators
0:36:32 Structural plasticity - rewiring synapses
0:40:14 Unsupervised learning with STDP
0:42:43 Supervised learning with STDP - Associative learning
0:44:18 SPORE - Synaptic Plasticity with Online Reinforcement learning
0:45:45 SPORE in action - Binary classification
0:47:08 Spiking Networks as kernel methods
0:48:44 Linear reression on rates - Neural Engineeering Framework
0:52:13 Regression on Post-Synaptic Potentials - Liquid State Machines
0:54:07 Liquid State Machines in real life
0:56:21 Neuromorphic chips - spiking network
1:01:52 Neuromorphic sensors -Silicon retina (DVS)
1:03:54 Short-term visual prediction of address events
1:04:36 Connecting robots to spiking networks
1:05:41 Grasping motions with spiking networks
1:06:37 End-to-end robot control - Braitenberg vehicles
1:09:44 mBuilding Braitenberg vehicles in simulation
1:11:53 Where to o next?

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:12:49

Serie

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017

Publiziert am

10.07.2017

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 112661 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 916883 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 4370 s
Dateiname DIVA-2017-401_hd.mp4
Dateigröße 4.096 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 798126 kbps
Video Codec h264

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