Winter Term 2023/24

Seminar – Mathematik im Maschniellen Lernen

Lecturer
Prof. Dr. Ch. Lubich
Assistant
Dominik Sulz

Aktuelles#

  • 28.08.2023: Wir können leider keine weitern Vorträge im Seminar mehr anbieten. Alle Plätze sind bereits vergeben.
  • 28.08.2023: Die Vorbesprechung fand am Donnerstag, den 27.07.2023 statt.

Termine#

Das Seminar findet an folgenden Terminen, jeweils im D4H07, statt:

  • 14.11.2023
  • 21.11.2023
  • 18.11.2023
  • 05.12.2023
  • 12.12.2023
  • 19.12.2023

Vorträge#

Datum und UhrzeitThemaVortragendeBibliographieHandout
14.11.2023Singular value decompositionChristian Lubich[1]
14.11.2023Changes in A⁻1 fromchanges in A + Interlacing eigenvalues and low-rank signalsAnna Maggioli[1]
21.11.2023Compressed sensing and matrix completionLukas Ringel[1]
21.11.2023Deep neural networksYutain Zhang[1]
28.11.2023Convolutional neural networksLeo Gönner[1]
28.11.2023Back propagation and chain ruleVeronika Reimchen[1]
05.12.2023Gradient decsent + HyperparametersClemens Teupe[1]
05.12.2023Stochastic gradient decsentTobias Winkler[1]
12.12.2023Low-rank decsentLong Nguyen[2]
12.12.2023Graphs, Laplacians and Kirchhofs lawLaura Herb[1]
19.12.2023Clustering by spectral methids & k-means (+ completion of rank 1 matrices -> optional)Lucas Weyer[1]

Literatur#

  • [1] Strang, Gilbert, Linear Algebra and Learning from Data, Wellesley-Cambridge Press, 2019.
  • [2] S. Schotthöfer, E. Zangrando, J. Kusch, G. Ceruti, F. Tudisco, Low-rank lottery tickets: finding efficient low-rank neural networks via matrix differential equations, Advances in Neural Information Processing Systems 35, 20051-20063.

Ansprechpartner und Sprechstunden#

  • Dominik Sulz, Sprechstunde: open door policy - kommen Sie bei Fragen vorbei!