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Chair for Foundations of Software Reliability and Theoretical Computer Science
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Statistische und Neuronale Lernverfahren
held by: PD Dr. Martin Stetter
held in: WS 2005/2006
sws: 2
Diese Veranstltung behandelt neuronale Lernverfahren und ihre Einbettung in statistische Methoden der Dichteschaetzung und Funktionsapproximation. Am Anfang steht die Motivation neuronaler Netze und maschineller Lernverfahren sowohl aus dem biologischen als auch dem statistischen Kontext heraus sowie ihre Klassifikation unter Einfuehrung von Grundbegriffen. Danach werden einige wichtige ueberwachte Lernverfahren (Perceptron, das Multilagen-Percepron, Kern-Trick-Erweiterungen, Entfaltungstechniken, "Bayes-Belief Netze", Strukturlernen) behandelt. Diese Themen komplementieren die in der Veranstaltung "Clusteranalyse" besprochenen unueberwachten Lernverfahren, die oft im Kontext des Data- Mining zur Anwendung kommen.
more information: http://archive.model.in.tum.de/um/courses/neuro/WS0506/index.shtml
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