ML an der LMU München

CitySTADT: Augsburg

CountryLAND: Deutschland

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Skizziere Perceptron

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Was ist eine affine Abbildung?

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Skizziere Perceptron algorithmus und update rule

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What is linear separability and absolute linear separability?

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Limitations of Perceptoron

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New in adaline?

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What is a loss function?

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Disadvantages of Adaline?

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Proof the convergence of the adaline for small eta, linear activation and quadratic loss

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Prove that for a quadratic loss function as given in (12) and the choice of a linear activation alpha(z)=z, the corresponding loss function is convex independently of the training data. What does that mean for the Adaline update rule?

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Adv and disadv of the online learner?

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Why faults in the classification?

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ML

Skizziere Perceptron
unterlagen

ML

Was ist eine affine Abbildung?
eine Abbildung zwischen zwei affinen Räumen, bei der Kollinearität, Parallelität und Teilverhältnisse bewahrt bleiben

ML

Skizziere Perceptron algorithmus und update rule
blatt

ML

What is linear separability and absolute linear separability?
blatt

ML

Limitations of Perceptoron
Converges only for lin. separable data
learning stops after the first „good“ w – may not generalize well to the unknown data

ML

New in adaline?
– activation function used
– activation output used for the feedback

ML

What is a loss function?
It is a measure for the optimality of the weights

ML

Disadvantages of Adaline?
– for too big eta – no convergence, even divergence possible
– not even for linear separable data
– dependence of the initial choice of w
– the algorithm may converge to the nearest local minimum, istead of the global

ML

Proof the convergence of the adaline for small eta, linear activation and quadratic loss
blatt

ML

Prove that for a quadratic loss function as given in (12) and the choice of a linear activation alpha(z)=z, the corresponding loss function is convex independently of the training data. What does that mean for the Adaline update rule?
Blatt

ML

Adv and disadv of the online learner?
– strong dependence on the sequence
– may produce extreme updates
+ computationally inexpencive
+ learning is immediate

ML

Why faults in the classification?
– the data is simply not separable using just a hyperplane, i.e., it is a non-linear classification problem,
– there are errors in the pre-labeled data,
– or the classifier function f is not optimal yet.
Gradient

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