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Seminar: Seminar zur Numerik (Master) - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Subtitle Approximationseigenschaften neuronaler Netze
Semester SS 2022
Current number of participants 8
expected number of participants 10
Home institute Angewandte Analysis/Numerische Mathematik
Courses type Seminar in category Teaching
Preliminary discussion Tue , 01.03.2022 15:00 - 16:00
Next date Wed , 13.07.2022 16:00 - 18:30, Room: (via Zoom)
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
ECTS points 6

Course location / Course dates

(via Zoom) Tuesday. 01.03.22 15:00 - 16:00
Wednesday. 13.07.22 16:00 - 18:30
(1309 (I2)) Tuesday. 10.05.22 - Wednesday. 11.05.22 16:00 - 18:00

Module assignments

Comment/Description

Neuronale Netze bilden das Herzstück des maschinellen Lernens. Darunter versteht man eine Klasse von Funktionen, die auf nichtlineare Weise von einer endlichen Anzahl von Parametern abhängen. Genutzt werden diese, um unbekannte Funktionen möglichst gut zu approximieren.
In diesem Seminar geht es um Approximationseigenschaften solcher neuronaler Netze und den damit verbundenen Erfolg des maschinellen Lernens. Ausgehend von Hilbert's 13. Problem geht es über Kolmogorovs Superpositions Theorem bis bin zu aktuellen Erkenntnissen moderner Netzstrukturen.

Vorbesprechung: Dienstag 01.03.2022 um 15:00 Uhr via Zoom