03: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 13.11.2018
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Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Genre
Description
- 0:00:00 Start
- 0:01:20 Inhaltsübersicht
- 0:02:11 Hubel und Wiesel
- 0:04:02 ,,Bildverarbeitung'' bei Säugetieren
- 0:04:53 Erste künstliche Ansätze
- 0:06:41 Faltung
- 0:07:10 Faltung theoretisch
- 0:08:35 Faltung praktisch im Beispiel
- 0:10:08 Faltung anschaulich
- 0:11:51 Warum CNNs?
- 0:16:15 Von KNN zu CNN
- 0:16:36 LeNet
- 0:18:48 Datenfluss im Netz
- 0:19:31 Pooling Layer
- 0:21:57 Convolution Layer
- 0:23:32 Faltung im Detail
- 0:24:24 Stride
- 0:26:25 Größenreduktion: Stride Conv. vs. Pooling
- 0:28:03 Randbetrachtung
- 0:29:26 Padding
- 0:30:28 Padding - Mögliche Probleme
- 0:30:47 Dropout
- 0:31:34 Rückblick Perceptron
- 0:31:59 Activation Layer
- 0:33:07 Aktivierungsfunktionen
- 0:34:19 Features
- 0:37:00 Features in CNN
- 0:37:39 Hierarchische Features
- 0:38:59 Wie sehen solche Filter aus?
- 0:42:29 Filter in Layer 1
- 0:50:18 Entwickelung der Features beim Training
- 0:50:33 Weight Sharing
- 0:51:23 Intialisierung der Gewichte
- 0:52:50 Wo stehen wir bis jetzt
- 0:53:26 Klassifikator
- 0:54:18 Performanz
- 0:55:58 MINST
- 0:56:24 Wrum diese Erfolge
- 0:57:10 Architekturanalyse: LeNet
- 0:57:47 Architekturanalyse: AlexNet
- 0:58:39 Architekturanalyse: VGG-16
- 0:59:24 Architekturanalyse: GoogleNet
- 1:00:13 Inception - We need to go deeper
- 1:00:26 ResNet
- 1:01:27 Revolution of Depth
- 1:02:28 Warum nicht Detektion im Netz?
- 1:04:49 Fully Convolutional Networks (FCN)
- 1:05:19 Ausgabe eines FCN
- 1:06:48 Erweiterungen - Ausblick auf ML2
- 1:09:14 Literatur
Duration (hh:mm:ss)
01:10:11
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
Published on
15.11.2018
Subject area
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| Video Codec | h264 |
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Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19
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