Blogs on Probabilistisches ML

00 Blog Becker Einfuehrung in Sum Product Networks - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Sum-Product Networks – Eine neue tiefe Architektur des Maschinellen Lernens

12. Juli 2022

Eine klare Semantik mit Bezug zu Trainingsdaten, Erlernen von Struktur und Parametern, effiziente Inferenz sowie eine vielseitige Anwendbarkeit: Das verbinden Sum-Product Networks in sich – eine neuartige Modellarchitektur des Maschinellen Lernens....

|Szene aus dem Straßenverkehr mit verschiedenen Gruppen von Fußgängern|Schritte zur Beschreibung der Umgebung als Regeln|||

Forschung

Pflanzen laufen nicht auf der Straße: Mithilfe von menschlichem Wissen zu einer verlässlichen semantischen Segmentierung

17. November 2021

Die datengesteuerte Sensorinterpretation beim autonomen Fahren kann manchmal zu sehr unplausiblen Vorhersagen führen. Ein teils von Menschen entworfener, teils gelernter Regelsatz kann bestehende tiefe neuronale Netze, die Low-Level-Sensorinformationen verarbeiten, zuverlässig machen....

Markov Random Fields|Unvollständige Daten Aufbereiten|||

Forschung

Aufbereitung unvollständiger Daten mit Markov Random Fields

13. Januar 2021

Bei Daten mit Lücken ist das Lernen von Modellen oft schwierig, und in manchen Fällen sogar unmöglich. Allerdings können generative Verfahren helfen, indem sie unvollständige Daten mit möglichst sinnvollen Annäherungen auffüllen....