Komplexe Lernprobleme erfordern häufig die Optimierung einer großen Anzahl von Parametern. Hier wird ein Lernverfahren untersucht, bei dem in der Trainingsphase eine komprimierte Repräsentation der Gewichte eines künstlichen neuronalen Netzes optimiert wird. Dadurch soll die Lerndauer verkürzt werden. In diesem Vortrag werden verschiedene Experimente mit dem entwickelten Lernverfahren aus den Bereichen überwachtes Lernen und Reinforcement Learning vorgestellt, bei denen die Lerndauer deutlich reduziert werden kann.
Vortragsdetails
Lernen im komprimierten Raum
In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.