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Entwicklung eines Monte-Carlo-Verfahrens zum selbständigen Lernen von Gauß-Mischverteilungen

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https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2005030314
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DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorProf. Dr. Martin Riedmiller
dc.creatorLauer, Martin
dc.date.accessioned2010-01-30T14:50:36Z
dc.date.available2010-01-30T14:50:36Z
dc.date.issued2005-03-03T19:49:38Z
dc.date.submitted2005-03-03T19:49:38Z
dc.identifier.urihttps://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2005030314-
dc.description.abstractIn der Arbeit wird ein neuartiges Lernverfahren für Gauß-Mischverteilungen entwickelt. Es basiert auf der Technik der Markov-Chain Monte-Carlo Verfahren und ist in der Lage, in einem Zuge die Größe der Mischverteilung sowie deren Parameter zu bestimmen. Das Verfahren zeichnet sich sowohl durch eine gute Anpassung an die Trainingsdaten als auch durch eine gute Generalisierungsleistung aus. Ausgehend von einer Beschreibung der stochastischen Grundlagen und einer Analyse der Probleme, die beim Lernen von Gauß-Mischverteilungen auftreten, wird in der Abeit das neue Lernverfahren schrittweise entwickelt und seine Eigenschaften untersucht. Ein experimenteller Vergleich mit bekannten Lernverfahren für Gauß-Mischverteilungen weist die Eignung des neuen Verfahrens auch empirisch nach.ger
dc.language.isoger
dc.subjectGaussian mixture models
dc.subjectMarkov-Chain Monte-Carlo
dc.subjectData Augmentation
dc.subjectunsupervised learning
dc.subject.ddc004 - Informatikger
dc.titleEntwicklung eines Monte-Carlo-Verfahrens zum selbständigen Lernen von Gauß-Mischverteilungenger
dc.typeDissertation oder Habilitation [doctoralThesis]-
thesis.locationOsnabrück-
thesis.institutionUniversität-
thesis.typeDissertation [thesis.doctoral]-
thesis.date2004-11-11T12:00:00Z-
elib.elibid395-
elib.marc.edtfangmeier-
elib.dct.accessRightsa-
elib.dct.created2005-02-25T15:28:53Z-
elib.dct.modified2005-03-03T19:49:38Z-
dc.contributor.refereeProf. Dr. Klaus-Robert Müller
dc.subject.bk54.72 - Künstliche Intelligenzger
dc.subject.dnb28 - Informatik, Datenverarbeitungger
vCard.ORGFB6ger
Enthalten in den Sammlungen:FB06 - E-Dissertationen

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