17 - Learning with energy-based models/ClipID:33910 vorhergehender Clip nächster Clip

Schlüsselworte: functional minimization methods framework approximation control distance reconstruction energy deep search basic weights models measure layer activation problem example propagation
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Aufnahme Datum 2021-06-01
Video Multistream Player CC Clip iFrame Code

Kurs-Verknüpfung

AG Mathematics of Deep Learning

Zugang

Frei

Sprache

Englisch

Einrichtung

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Produzent

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Format

Vorlesung

Typ

universitäre Vorlesung

Thomas Pock on "Learning with energy-based models":

In this talk, I will show how to use learning techniques to significantly improve energy-based models. I will start by showing that even for the simplest models such as total variation, one can greatly improve the accuracy of the numerical approximation by learning the „best“ discretization within a class of consistent discretizations. Then I will move forward to more expressive models and show how they can be learned in order to give state-of-the art performance for image reconstruction problems, such as denoising, superresolution, MRI and CT. Finally, I will show how energy based models for image labeling such as Markov random fields can be used in the framework of deep learning.

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