Oberseminar

Advanced Machine Learning
Dr. Martin Lauer

• Seminar:
  • Donnerstag, 14:00 - 15:30, Gebäude 079, Raum 079/00 19
  • Eintrag im Vorlesungsverzeichnis (Seminar)
• Kreditpunkte:
  • 3 ECTS
• Sprache:
  • Deutsch/Englisch

Syllabus: Das Oberseminar wird in Form eines Lesezirkels durchgeführt, bei dem wöchentlich wechselnde Artikel aus dem Bereich des Maschinellen Lernens gelesen und diskutiert werden. Die Artikelauswahl wird in der ersten gemeinsamen Sitzung erarbeitet, wobei Vorschläge von den Teilnehmern willkommen sind. Für die Vergabe von Kreditpunkten wird regelmäßige, aktive Teilnahme an den Diskussionen und die Vorbereitung eines Kurzvortrages erwartet.

• 7. Nov. 2013: Yi Wang et al., Monte Carlo Bayesian Reinforcement Learning. ICML 2012
• 14. Nov. 2013: Pedro F. Felzenszwalb et al., Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models. PAMI 32, 2010 (Hauptaugenmerk auf Abschnitte 3+4)
• 21. Nov. 2013: Levine & Koltun, Guided Policy Search. ICML 2013
• 28. Nov. 2013: Fard et al., Bellman Error Based Feature Generation using Random Projections on Sparse Spaces. NIPS 2013
• 5. Dez 2013: Buteneers et al., Real-time detection of epileptic seizures in animal models using reservoir computing.
• 12. Dez 2013: Rawlik et al., On Stochastic Optimal Control and Reinforcement Learning by Approximate Inference. RSS 2012
• 19. Dez. 2013: Gershman, Hoffman, Blei, Nonparametric Variational Inference. ICML 2012. postponed to 9. Jan. 2014
• 16. Jan. 2014: Rahimi, Ali, and Benjamin Recht. Random features for large-scale kernel machines. NIPS 2007.
• 28. Jan. 2014: Joao Cunha, Nuno Lau, and Antonio J. R. Neves. Q-Batch: initial results with a novel update rule for Batch Reinforcement Learning. IROBOT 2013. Download requires login.

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• 6. Feb. 2014: Michiel Hermans, Benjamin Schrauwen. Training and Analyzing Deep Recurrent Neural Networks: NIPS 2013