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11: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018, 20.07.2018

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Author

Johann Marius Zöllner

Editor

KIT | Webcast

Participating institute

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Description

  • 0:00:00 Start
  • 0:01:44 Markov Netz - Verbundwahrscheinlichkeit
  • 0:02:36 Beispiel: Friends ] Smokers, Hintergrund
  • 0:07:04 Vergleich zu Prädikatenlogik erster Ordnung
  • 0:11:17 Generatives Lernen von Gewichten
  • 0:17:39 Struktur Lernen - Idee
  • 0:23:47 Anwendung: Informationsgewinnung
  • 0:24:50 Problemstellung: Segmentierung
  • 0:26:58 Typen und Prädikate
  • 0:30:49 Formeln
  • 0:34:10 Ergebnisse: Segmentierung auf Cora Datensatz
  • 0:36:18 MLNs zur Erkennung von Baustellen
  • 0:41:06 Relevanzbestimmung für Ampeln
  • 0:42:52 Umfelderkennung: Sichtbare Ampeln
  • 0:47:06 Markov Logik Netz

Duration (hh:mm:ss)

00:49:05

Series

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018

Published on

20.07.2018

Subject area

Computer science

License

KITopen Licence

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 934158 bps
Color Space yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Media Type video/mp4
Duration 2945 s
Filename DIVA-2018-591_hd.mp4
File Size 343.931.132 byte
Frame Rate 25
Video Bitrate 800064 bps
Video Codec h264

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