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02: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 06.11.2018
Autor
Herausgeber
Beteiligtes Institut
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Beschreibung
- 0:00:00 Start
- 0:02:38 Neuronale Netze
- 0:06:32 ""Konnektionistische"" Verfahren
- 0:09:37 Perzeptron
- 0:14:17 Perzeptron Lernen - Geometrische Interpretation
- 0:16:40 Perzeptron - Lernalgorithmus
- 0:23:17 Kernel Methoden?
- 0:29:45 Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
- 0:39:55 Anpassen der Gewichte
- 0:42:28 Fehlerflächen
- 0:44:16 Optimierungen des Gradientenabstiegs
- 0:49:55 Adam - Adaptive Moment Estimation
- 0:55:05 Initialisierung der Gewichte
- 0:58:28 Topologieauswahl MLNN
- 1:01:37 Verbesserung der Generalisierung (realer Fehler) von MLNN
- 1:05:41 Cascade Correlation I (Fahlman)
- 1:08:44 Dropout
- 1:14:26 Exploding/Vanishing-Gradient Problem
- 1:17:50 Residual Learning
- 1:20:30 Auswahl repräsentativer Trainingsbeispiele
Laufzeit (hh:mm:ss)
01:30:13
Serie
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
Publiziert am
08.11.2018
Fachgebiet
Lizenz
| Auflösung | 1280 x 720 Pixel |
| Seitenverhältnis | 16:9 |
| Audiobitrate | 128000 bps |
| Audio Kanäle | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Abtastrate | 48000 Hz |
| Gesamtbitrate | 934448 bps |
| Farbraum | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Medientyp | video/mp4 |
| Dauer | 5413 s |
| Dateiname | DIVA-2018-807_hd.mp4 |
| Dateigröße | 632.309.955 byte |
| Bildwiederholfrequenz | 25 |
| Videobitrate | 800350 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed-Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
Folgen 1-12
von 12
