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06: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018, 08.06.2018

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

Autor

Michael Weber

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

06 |
0:00:00 Start
0:01:47 Faltung praktisch im Beispiel
0:03:14 Convolutional Neural Networks
0:03:17 Warum CNNs?
0:09:55 Von KNN zu CNN
0:12:08 LeNet
0:13:57 Datenfluss im Netz
0:14:53 Pooling Layer
0:17:26 Convolution Layer
0:18:10 Faltung im Detail
0:23:08 Stride
0:25:57 Randbetrachtung
0:27:42 Padding
0:31:34 Dropout
0:36:41 Activation Layer
0:38:06 Aktivierungsfunktionen
0:41:08 Features
0:48:13 Features in CNNs
0:49:09 Hierarchische Features
0:51:00 Wie sehen solche Filter aus?
0:52:31 Filter in Layer 1
0:54:23 Filter in Layer 2
0:56:35 Filter in Layer 3
0:57:32 Filter in Layer 4
0:57:50 Filter in Layer 5
0:59:51 Entwicklung der Features beim Training
1:03:05 Weight Sharing
1:04:47 Initialisierung der Gewichte
1:09:55 Klassifikator (Fully Connected Network)
1:13:22 MNIST
1:15:21 Performance
1:20:44 Warum diese Erfolge?
1:23:34 Revolution of Depth

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:24:44

Serie

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018

Publiziert am

12.06.2018

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 128000 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 933640 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5084 s
Dateiname DIVA-2018-430_hd.mp4
Dateigröße 593.296.978 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799540 bps
Video Codec h264

Embed-Code