KI in der Fahrzeugtechnik

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München.

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Name Use cases for recurrent neural networks.

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Regularization

How and why is it done?

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Name advanced RNN structures and where they are used.

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Define inference!

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

What is data agumentation? Why is it done?


Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Name Use Cases of recurrent neural networks.

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Why is a GPU beneficial to use in deep learning?

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Define Reinforcement Learning.

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

What can be done if the problem consists of too many states to save to memory?

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Define Action Value Function

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Define Value Function

Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

Which methods are used for data formatting of the input?

Kommilitonen im Kurs KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München. erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp. Jetzt mitmachen!

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Beispielhafte Karteikarten für KI in der Fahrzeugtechnik an der TU München auf StudySmarter:

KI in der Fahrzeugtechnik

Name Use cases for recurrent neural networks.

  • Speech recognition and generation
  • Music recognition and generation
  • Translation
  • Image Capturing
  • Video Capturing
  • Modeling dynamics of physical systems

KI in der Fahrzeugtechnik

Regularization

How and why is it done?

  • penalizes complicated neurons
  • one form: dropout
    some neurons are turned off

Why?

  • method to prevent overfitting
  • train neural networks more generalized

KI in der Fahrzeugtechnik

Name advanced RNN structures and where they are used.

  • many to many
    approximate the dynamics of a physical system
  • many to one
    classify a video
  • one to many
    describe a image with a sentence
  • multilayer RNN
    useful if different time frames occur
  • sequence to sequence
    language translation
  • LSTM (long short term memory)
    if vanishing or exploding gradient occurs, used to describe whats on images
  • Gated Reccurent Unit (GRU)

KI in der Fahrzeugtechnik

Define inference!

apply learned capability from training to new data

‚usage‘ of RNN, only foreward pass is evaluated

no backpropagation with evaluation of error and weight update

KI in der Fahrzeugtechnik

What is data agumentation? Why is it done?


altering data to enlarge the dataset

done to avoid bias in dataset (10000 dogs, 1 cat)

KI in der Fahrzeugtechnik

Name Use Cases of recurrent neural networks.

  • speech recognition and generation
  • music recognition and generation
  • translation
  • image capturing
  • video capturing
  • modeling dynamics of physical systems

KI in der Fahrzeugtechnik

Why is a GPU beneficial to use in deep learning?

  • faster training
  • faster inference
  • better result

KI in der Fahrzeugtechnik

Define Reinforcement Learning.

  • very general idea of learning from trying out different things and  getting a reward
  • does not fall into the supervised or unsupervised learning categories, as the goal is not to reproduce or learn features from data, but rather to behave well in
    a specific environment

KI in der Fahrzeugtechnik

What can be done if the problem consists of too many states to save to memory?

  • generalize over large state and action spaces
  • dont save states with low or zero probability as they are irrelevant
  • use (deep) NN to find Q-function and/or policy on relevant states and learn to generalize

KI in der Fahrzeugtechnik

Define Action Value Function

Function depending on the state, the next action and a policy. The
function returns the expected future reward, starting in a state then choosing action and afterwards following policy

first action can differ from choosen policy afterwards

KI in der Fahrzeugtechnik

Define Value Function

Function depending on the state and a policy. The function returns the expected future reward, starting in a state and then always following
a policy

KI in der Fahrzeugtechnik

Which methods are used for data formatting of the input?

  • centering
  • scaling
  • regularization

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