Neural Computation - Prüfung 30.01.08 (Prof. Reiter)

1) online Perceptron erklären, wann terminiert es nicht

2) MLP erklären, speziell Backpropagation, Formeln für Backwardpass

3) lineare Regression über Pseudoinverse und LMS, Gradientenabstieg erklären

4) iterative nichtlineare Optimierungsverfahren

5) Voronoi Tesselation + einen Schritt von LBG auf Punktwolke anwenden, Competitive Learning und Vektorquantifizierung erklären

6) PCA, wie funktionierts, Anwendungen, Lernregeln in NNs (Hebb)

7) SVMs Entscheidungsgrenze, Gewichtsvektor, Margin, Generalisierung, ERM vs SRM, Kerneltrick und duales Optimierungsproblem