06: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018, 08.06.2018
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 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
Duration (hh:mm:ss)
01:24:44
Series
Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018
Published on
12.06.2018
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 128000 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 933640 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 5084 s |
| Filename | DIVA-2018-430_hd.mp4 |
| File Size | 593.296.978 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 799540 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018
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