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Vorlesung "Einführung in Graphische Modelle"

Vorlesung:

Dienstag 14.00-16.00

FR-6535

Übung:

Dienstag 16.00-18.00

FR-4061

Dozenten:

Dr. Marc Toussaint, Dr. Ulf Brefeld

Tobias Lang (Übung)

Inhalt

Graphische Modelle definieren Warscheinlichkeitsfunktionen auf gekoppelten Variablen. Die gerichtete oder ungerichtete Graphstruktur erlaubt somit eine sehr flexible Modellierung von Variablen (=Knoten) und Anhängigkeiten zwischen Variablen (=Kanten).

In den letzten Jahren wurden eine Reihe sehr mächtiger Inferenzalgorithmen (z.B. Viterbi Algorithmus, Junction Tree Algorithmus) entwickelt, die es uns erlauben graphische Modelle direkt für die Modellierung von natürlich auftretender Problemstellungen zu nutzen. 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 führt in die Grundlagen Graphischer Modelle ein und stellt sie 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.

Übung

Es gibt jede Woche ein Übungsblatt. Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung am Semesterende ist die erfolgreiche Bearbeitung der Hälfte aller Übungsaufgaben. Erfolgreiche Bearbeitung bedeutet, dass es ersichtlich wird, dass man sich mit der Aufgabe auseinandergesetzt und die zugrundeliegenden Themen prinzipiell verstanden hat. Blätter sind einzeln zu bearbeiten. Zu Beginn jeder Übung ist auf einer Liste anzukreuzen, welche Aufgaben man bearbeitet hat. Unter den möglichen Kandidaten wird einer per Zufall bestimmt, der die Aufgabe an der Tafel vorrechnet. Falls man an der Teilnahme der Übung verhindert ist, kann man ausnahmsweise seine Bearbeitung in der Vorlesung zuvor abgeben.

Projekte

Projektskizze fuer eine Diplom/MSc-Arbeit

Termine

Datum	Beschreibung	Vorlesung	Übung
21.04.	Einführung mit Überblick (Motivation, Zufallsvariablen, Bedingte und Verbundwahrscheinlichkeit, Bayes)	vl01 vl01_4up	ex1
28.04.	(konditionale) Unabhängigkeit, Bayesische Netzwerke, Inferenz, Beispiele	vl02 vl02_4up	ex2
05.05.	Faktorgraphen, Eliminierungsalgorithmus, Belief Propagation	vl03 vl03_4up	ex3 code
12.05.	Beispiele: HMMs, Markov Random Fields; building Junction Trees	vl04 vl04_4up code	ex4
19.05.	Lernen & Likelihood Maximization	vl05 vl05_4up	ex5

26.05.	HMMs, Forward-Backward, Viterbi, Expectation-Maximization, (Kernel-) Conditional Random Fields, Features	vl06 vl06_4up	ex6
09.06.	CRF-Optimierung, Strukturiertes Perzeptron	vl07 vl07_4up	ex7 data
16.06.	Perzeptron, Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs)	vl08 vl08_4up	frei
23.06.	Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs)	vl09 vl09_4up	ex9

30.06.	Learning with missing data, Expectation Maximization	vl10 vl10_4up	ex10
07.07.	Markov Decision Processes (MDPs), EM für optimale Handlungsanweisungen (Policies)	vl11 vl11_4up	ex11

14.07.	Zusammenfassung, Offene Probleme	vl12

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  Editor: TobiasLang
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+ ||  28.04. || (konditionale) Unabh&auml;ngigkeit, Bayesische Netzwerke, Inferenz, Beispiele || [[attachment:02.pdf|vl02]] [[attachment:02_4up.pdf|vl02_4up]] || [[attachment:ex2.pdf|ex2]]  ||
 ||  05.05. || Faktorgraphen, Eliminierungsalgorithmus, Belief Propagation || [[attachment:03.pdf|vl03]]  [[attachment:03_4up.pdf|vl03_4up]]  ||  [[attachment:ex3.pdf|ex3]] [[attachment:hmm.tgz|code]] ||
 ||  12.05. || Beispiele: HMMs, Markov Random Fields; building Junction Trees || [[attachment:04.pdf|vl04]]  [[attachment:04_4up.pdf|vl04_4up]] [[attachment:hmm-bin.tgz|code]] || [[attachment:ex4.pdf|ex4]]  ||
 ||  19.05. || Lernen & Likelihood Maximization || [[attachment:05.pdf|vl05]]  [[attachment:05_4up.pdf|vl05_4up]]   || [[attachment:ex5.pdf|ex5]] ||
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- ||  28.04. || Graphische Modelle, Faktorgraphen, Inferenz  ||  || [[attachment:ex2.pdf|ex2]]  ||
 ||  05.05. || Inferenz, Eliminierungsalgorithmus, Evidenzen ||  ||  ||
 ||  12.05. || Summen-Produkt-Algorithmus, Junction Tree Alg. (JTA) ||  ||  ||
 ||  19.05. || Beliefpropagierung in zyklischen Graphen (Loopy BP), Mean-Field Alg. ||  ||  ||
+ ||  26.05. || HMMs, Forward-Backward, Viterbi, Expectation-Maximization, (Kernel-) Conditional Random Fields, Features || [[attachment:06.pdf|vl06]]  [[attachment:06_4up.pdf|vl06_4up]]  || [[attachment:ex6.pdf|ex6]] ||
 ||  09.06. || CRF-Optimierung, Strukturiertes Perzeptron || [[attachment:07.pdf|vl07]]  [[attachment:07_4up.pdf|vl07_4up]] || [[attachment:ex7.pdf|ex7]]  [[attachment:esp.data2_10-40|data]] ||
 ||  16.06. || Perzeptron, Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs) || [[attachment:08.pdf|vl08]]  [[attachment:08_4up.pdf|vl08_4up]]  || frei ||
 ||  23.06. || Strukturierte Support-Vektor-Maschinen (SSVMs) || [[attachment:09.pdf|vl09]]  [[attachment:09_4up.pdf|vl09_4up]]  ||  [[attachment:ex9.pdf|ex9]]   ||
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+Line 67:
- ||  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) ||  ||  ||
+ ||  30.06. || Learning with missing data, Expectation Maximization || [[attachment:10.pdf|vl10]]  [[attachment:10_4up.pdf|vl10_4up]]  ||   [[attachment:ex10.pdf|ex10]]   ||
 ||  07.07. || Markov Decision Processes (MDPs), EM für optimale Handlungsanweisungen (Policies) || [[attachment:11.pdf|vl11]]  [[attachment:11_4up.pdf|vl11_4up]] ||  [[attachment:ex11.pdf|ex11]]  ||
-Line 69:
+Line 70:
- ||  14.07. || Zusammenfassung und Fragestunde ||  ||  ||
+ ||  14.07. || Zusammenfassung, Offene Probleme || [[attachment:12.pdf|vl12]] ||  ||
-Line 71:
+Line 72:
-=== extra material ===
+=== recommended reading ===
-Line 73:
+Line 74:
- * [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mtoussai/notes/belief-propagation.pdf|lecture notes on factor graphs and belief propagation]]
+ * on inference in general:
  * [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mtoussai/notes/belief-propagation.pdf|lecture notes on factor graphs and belief propagation]]
  * Bishop: [[attachment:bishop-chapter8.pdf|Chapter 8 of his book]], [[attachment:bishop-chapter8.pdf|corresponding lecture slides]]
  * !MacKay: [[http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.html|Information Theory, Inference, and Learning Algorithms]]
-Line 75:
+Line 79:
-=== web material ===
+ * on Bayes rule and Bayesian networks:
  * Bayes Rule: [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bayesrule.html]]
  * [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/Charniak_91.pdf|Charniak: "Bayesian Networks without Tears"]]
-Line 77:
+Line 83:
- * Bayes Rule: [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bayesrule.html]]
 * [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/Charniak_91.pdf|Charniak: "Bayesian Networks without Tears"]]
 * [[http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=69588|Heckerman: A Tutorial on Learning With Bayesian Networks]]
 * Kevin's lecture: [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Teaching/CS532c_Fall04/Lectures/index.html]], his notes on Bayes etc [[http://www.google.de/search?q=site:www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes]]
 * inference software: [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mtoussai/links.html]] and [[http://www.stat.duke.edu/courses/Spring99/sta294/sw.html]]
 * Max Welling's class notes [[http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html]]
+ * related lectures:
  * Kevin Murphy's lecture: [[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Teaching/CS532c_Fall04/Lectures/index.html]], his notes on Bayes etc [[http://www.google.de/search?q=site:www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes]]
  * Max Welling's class notes [[http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html]]
  * Chris Williams' PRM lecture: [[http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/pmr/]]
  * Zoubin Ghahramani's tutorials and teaching material: [[http://learning.eng.cam.ac.uk/zoubin/]]

 * on learning:
  * [[http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=69588|Heckerman: A Tutorial on Learning With Bayesian Networks]]
  * [[http://learning.eng.cam.ac.uk/zoubin/bayesian.html|Zoubin Ghahramani: Bayesian Machine Learning]]
  * Davis and Jones, ML Estimation for the Multinomial Distribution, Teaching Statistics 14(3), 1992 [[http://www3.interscience.wiley.com/cgi-bin/fulltext/119984860/PDFSTART]]

 * software:
  * inference software: [[http://user.cs.tu-berlin.de/~mtoussai/links.html]] and [[http://www.stat.duke.edu/courses/Spring99/sta294/sw.html]]
  * [[http://www.cs.cmu.edu/~javabayes/Home/|JavaBayes software]] -- directly test the [[http://www.cs.cmu.edu/~javabayes/Home/applet.html|online java applet]]

Vorlesung:	Dienstag 14.00-16.00
	FR-6535
Übung:	Dienstag 16.00-18.00
	FR-4061
Dozenten:	Dr. Marc Toussaint, Dr. Ulf Brefeld
	Tobias Lang (Übung)