390005 SE PhD-AW: Advanced Stochastic Modelling (2020W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 09:00 bis Mi 23.09.2020 12:00
- Anmeldung von Mo 28.09.2020 09:00 bis Mi 30.09.2020 12:00
- Abmeldung bis Sa 31.10.2020 12:00
Details
max. 24 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 06.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 13.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 20.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 27.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 03.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 10.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 17.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 24.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 01.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 15.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 12.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 19.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 26.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
eigener Vortrag
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
wird in der LV bekannt gegeben
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 28.09.2020 13:11
-Modelle zum Verständnis von Konvergenzeigenschaften von stochastic gradient Algorithmen für nicht konvexe Learning tasks wie Training von neuronalen Netzwerken
- Neuronale SDEs
- auf "Signature" basierende Modelle