Differences between revisions 22 and 29 (spanning 7 versions)
⇤ ← Revision 22 as of 2009-03-27 22:46:56 →
Size: 2946
Editor: TobiasLang
Comment:
← Revision 29 as of 2009-03-27 22:52:36 → ⇥
Size: 2967
Editor: TobiasLang
Comment:
Deletions are marked like this. Additions are marked like this.
Line 22: Line 22:
Problemstellungen. Sie werden beispielsweise in der Handlungs-
planung von Robotern, und der maschinellen Sprach- und Bild-
verarbeitung erfolgreich eingesetzt. Desweiteren basieren viele		 Problemstellungen. Sie werden beispielsweise in der Handlungsplanung von Robotern und der maschinellen Sprach- und Bildverarbeitung erfolgreich eingesetzt. Desweiteren basieren viele
Line 30: Line 28:
Beispielen aus den genannten Gebieten (Robotik, Sprach- und Bild-
verarbeitung) vor. Thematisch beginnen wir mit einfachen Bayesschen		 Beispielen aus den genannten Gebieten (Robotik, Sprach- und Bildverarbeitung) vor. Thematisch beginnen wir mit einfachen Bayesschen
Line 34: Line 31:
her. Am Ende sollen die Teilnehmer in der Lage sein beliebige her. Am Ende sollen die Teilnehmer in der Lage sein, beliebige
Line 41: Line 38:
gute Mathematikkenntnisse; Statistikkenntnisse sind nützlich aber nicht zwingend erforderlich. gute Mathematikkenntnisse; Statistikkenntnisse sind nützlich, aber nicht zwingend erforderlich.
Line 49: Line 46:
 || 28.04. || Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Graphische Modelle, Faktorgraphen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten ||  || 28.04. || Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten, Graphische Modelle, Faktorgraphen ||
Line 51: Line 48:
 || 12.05. || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. ||  || 12.05. || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. (JTA) ||
Line 54: Line 51:
 || 26.05. || Hidden Markov Models, Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM) ||
 || 02.06. || Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (CRFs), Features, Optimierung ||		  || 26.05. || Hidden Markov Models (HMMs), Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM) ||
 || 02.06. || Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (k-CRFs), Features, Optimierung ||
Line 57: Line 54:
 || 16.06. || Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs) ||
Line 58: Line 56:
 || 16.06. || Strukturierte Support-Vector Maschinen ||
Line 60: Line 57:
 || 30.06. || Markov Decision Processes ||  || 30.06. || Markov Decision Processes (MDPs) ||
Line 63: Line 60:
 || 14.07. || Zusammenfassungen und Fragestunde ||  || 14.07. || Zusammenfassung und Fragestunde ||

Describe Main/SS09_GraphicalModels here.

Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle"

Inhalt

Graphische Modelle definieren Warscheinlichkeitsfunktionen auf gerichteten/ungerichteten Graphen und erlauben somit die explizite Modellierung von Variablen (=Knoten) und Korrelationen zwischen Variablen (=Kanten).

Zusammen mit einer mächtigen Inferenzmaschinerie (z.B. Viterbi Algorithmus, Junction Tree Algorithmus) erlauben graphische Modelle die direkte Modellierung von natürlich auftretenden Problemstellungen. Sie werden beispielsweise in der Handlungsplanung von Robotern und der maschinellen Sprach- und Bildverarbeitung erfolgreich eingesetzt. Desweiteren basieren viele aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens wie z.B. Hidden Markov Models (HMM), Conditional Random Fields (CRFs) oder Structured Support Vector Machines (SSVM) auf graphischen Modellen.

Die Vorlesung stellt graphische Modelle anhand von praktischen Beispielen aus den genannten Gebieten (Robotik, Sprach- und Bildverarbeitung) vor. Thematisch beginnen wir mit einfachen Bayesschen Netzwerken, lernen dann verschiedene Inferenzmechanismen kennen und leiten schliesslich aktuelle Lernverfahren wie HMMs, CRFs und SSVMs her. Am Ende sollen die Teilnehmer in der Lage sein, beliebige Problemstellungen mit Hilfe von graphischen Modellen zu kodieren und zu lösen.

Voraussetzungen

gute Mathematikkenntnisse; Statistikkenntnisse sind nützlich, aber nicht zwingend erforderlich.

Termine

  • Datum

    Beschreibung

    21.04.

    Einführung mit Überblick

    28.04.

    Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bedingte und Gesamtwahrscheinlichkeiten, Graphische Modelle, Faktorgraphen

    05.05.

    Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen

    12.05.

    Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. (JTA)

    19.05.

    Beliefpropagierung in zyklischen Graphen, Mean-Field Alg.

    26.05.

    Hidden Markov Models (HMMs), Forward-Backward Alg., Viterbi, Expectation-Maximization (EM)

    02.06.

    Bedingte Wahrscheinlichkeiten, (Kernel-) Conditional Random Fields (k-CRFs), Features, Optimierung

    09.06.

    Optimierung (Fortsetzung), Strukturiertes Perzeptron

    16.06.

    Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs)

    23.06.

    Influence Diagramme

    30.06.

    Markov Decision Processes (MDPs)

    07.07.

    Inferenz für Planen, Optimale Handlungsanweisungen (Policies)

    14.07.

    Zusammenfassung und Fragestunde

IDA Wiki: Main/SS09_GraphicalModels (last edited 2009-07-22 10:46:20 by MarcToussaint)