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10: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 15.01.2019

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Autor

Johann Marius Zöllner

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

10 |
0:00:00 Starten
0:00:58 Sum-Product Networks Allgemeines
0:05:09 Motivation- Warum SPNs ?
0:07:01 Arten von grafisch-probabilistischen Modellen
0:09:42 Definition SPNs
0:11:22 Netzwerkpolynom
0:17:36 Eigenschaften und Validität von SPNs
0:20:20 Semantik in SPNs
0:23:30 Inferenz in SPNs
0:25:39 Inferenz- Beispiel SPN
0:26:04 Inferenz- Likelihood/Wahrscheinlichkeit in SPNs
0:31:04 Inferenz- Most Probable Explanation (MPE)
0:33:46 Inferenz -Ziehen von Stichproben (Sampling)
0:36:17 Behandlung von diskreten und kontinuierlichen Variablen
0:38:09 Parameterlernen bei SPNs
0:41:27 Diskriminative SNPs (z.B. Klassifikation)
0:44:35 Gradienten für generatives Lernen von SPNs
0:47:24 Backpropagation (BackpropSPN)
0:54:24 Vanishing Gradient - Lösung für SPN
0:56:12 Harte Gradienten für diskriminatives Lernen von SPNs
0:59:07 Hartes EM für Generatives Lernen
1:00:27 Strukturlernen
1:02:34 LearnSPN - Beispiel
1:08:13 Exkurs LearnSPN- Übersicht
1:08:48 Anwendungen von Sum-Product Networks
1:09:20 Datenvervollständigung - Kamerabilder
1:13:20 Aktionserkennung in Bildern
1:16:16 Semantische Karten -GraphSPN
1:22:11 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:26:18

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19

Publiziert am

15.01.2019

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 934007 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5178 s
Dateiname DIVA-2019-43_hd.mp4
Dateigröße 604.503.621 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799911 kbps
Video Codec h264

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