Maschinelles Lernen 1 an der Karlsruher Institut für Technologie

Karteikarten und Zusammenfassungen für Maschinelles Lernen 1 an der Karlsruher Institut für Technologie

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Topologieauswahl - Wie sollte die Topologie eines NN beschrieben sein?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Allgemeine Aussagen sind nicht möglich

  2. Das Ausmaß der Topologie ist ein Maß für die Kapazität, sie verhält sich wie die VC Dimension

  3. Je mehr Neuronen im NN, desto besser lernt das Netz

  4. Je mehr Layer, desto besser

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Die VC Dimension

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Ist ein Maß für die Kapazität von lernenden Maschinen

  2. Ist ein Maß für die Generlisierungsfähigkeit einer Maschine

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LearnSPN - Vorgehen

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Wann konvergiert Version Space?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Beispiele sind konsistent und Attributsgeneralisierungregel ist vorhanden

  2. Korrekte Hypothese ist im Hypothesenraum H enthalten

  3. S=G Indikator, dass genügend Lernbeispiele vorhanden sind

  4. |H|<Anzahl der Trainingdaten

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Deep RL

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Off Policy Learning

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On Policy Learning

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Anwendungen von Sum-Product Networks

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Maschinelles Lernen 1

Topologieauswahl - Wie sollte die Topologie eines NN beschrieben sein?

  1. Allgemeine Aussagen sind nicht möglich

  2. Das Ausmaß der Topologie ist ein Maß für die Kapazität, sie verhält sich wie die VC Dimension

  3. Je mehr Neuronen im NN, desto besser lernt das Netz

  4. Je mehr Layer, desto besser

Maschinelles Lernen 1

Die VC Dimension

  1. Ist ein Maß für die Kapazität von lernenden Maschinen

  2. Ist ein Maß für die Generlisierungsfähigkeit einer Maschine

Maschinelles Lernen 1

LearnSPN - Vorgehen

1) Start mit Lerndatenmatrix

2) Clustern von Lernbeispielen

3 Testen statistischer Unabhängigkeiten von Variablen innerhalb der einzelnen Cluster -> abhängig: aufteilung in unabhängige Partitionierungen

4) Testen statistischer Unabhängigkeiten von Variablen der Cluster -> unabhängig: Blattverteilung für jede Variable Xi und Produktknoten als Elternknoten

Maschinelles Lernen 1

Wann konvergiert Version Space?

  1. Beispiele sind konsistent und Attributsgeneralisierungregel ist vorhanden

  2. Korrekte Hypothese ist im Hypothesenraum H enthalten

  3. S=G Indikator, dass genügend Lernbeispiele vorhanden sind

  4. |H|<Anzahl der Trainingdaten

Maschinelles Lernen 1

Deep RL

RL mit Funktionsapproximation

-> Linearkombination von Merkmalen/ Neuronale Netze

Maschinelles Lernen 1

Off Policy Learning

Evaluiert oder verbessert eine Strategie,d ie sich von der Strategie unterscheidet die Entscheidungen generiert

„look over someones shoulder“

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On Policy Learning

Evaluiert oder verbessert die Strategie, die verwendet wird um Entscheidungen zu treffen 

„Learning on the job“

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Anwendungen von Sum-Product Networks

Datenvervollständigung

Aktionserkennung

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