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Bayesian Neural Network as Kalman Filter Problem - Studien-/Abschlussarbeit

Studien-/Abschlussarbeit am Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (CCI) des Fraunhofer IPA

Ausschreibung für Fachrichtungen wie z.B.:
Automatisierungstechnik; Elektrotechnik; Informatik; Mathematik; Physik; Regelungstechnik; Softwareengineering

Was Sie mitbringen


  • Sie sind Student eines relevanten Studiengangs zu diesem Thema und sind in der Lage, eigenständig und motiviert zu arbeiten.
  •  Kenntnisse in:
    • Deep Learning
    • Probability Theory and Bayes' Theorem
    • Kalman Filter
    • Python, Git

Was Sie erwarten können


Im Vergleich zum normalen neuronalen Netzwerk, Bayes’sches neuronales Netzwerk macht die trainierten Gewichten und die Vorhersagen als wahrscheinliche Verteilungen, somit kann es außer einer Punktschätzung auch die Unsicherheit der Vorhersage ausdrücken.
In vergangenen Jahren sind viele Forschungsarbeiten in dem Bereich investiert und unterschiedliche Methoden, mit den man ein Bayes'sches neuronales Netzwerk trainieren kann, sind entwickelt, z.B. durch Markov Chain Monte Carlo, Variational Inference oder Ensembling. In der Masterarbeit werden wir eine neue Methode, die das Updaten des Bayes'schen neuronalen Netzwerk als ein Kalman Filter Problem betrachtet, erweitern und optimieren. Diese Methode basiert auf folgende Arbeit von Prof. Marco Huber: https://arxiv.org/abs/2009.01730.

Die Ableitungen für ein Perceptron haben wir für neuronales Netzwerk erweitert und entwickelt. Das Verfahren funktioniert gut mit relativ einfacher Netzwerksstruktur auf Klassifikationsaufgaben und ist geplant, für kompliziertere Strukturen und allgemeinere Aufgaben zu erweitern.
Falls Sie Lust auf das Thema haben, lesen Sie bitte zuerst das oben gegebene Paper durch und melden Sie sich, wenn Sie es gut verstehen können.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Johannes Kienle
Recruiter
0711 970 1153

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Kennziffer: IPA-2020-323 Bewerbungsfrist: -
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