LehrstuhlnewsLMS veranstaltet Kurs „Physical Models meet Deep Learning“ der Ferienakademie 2022
Im letzten Jahrzehnt haben Deep-Learning-Algorithmen (DL) in vielen Bereichen der Signalverarbeitung und Kommunikationstechnik zunehmend an Bedeutung gewonnen und es ermöglicht, Probleme zu lösen, die zuvor als unlösbar galten. Klassische modellbasierte Ansätze wie die nichtnegative Matrixfaktorisierung, das Kalman-Filter oder der Viterbi-Algorithmus sind jedoch nach wie vor von großer Relevanz, da sie nicht auf große Trainingsdatensätze angewiesen […]Im letzten Jahrzehnt haben Deep-Learning-Algorithmen (DL) in vielen Bereichen der Signalverarbeitung und Kommunikationstechnik zunehmend an Bedeutung gewonnen und es ermöglicht, Probleme zu lösen, die zuvor als unlösbar galten. Klassische modellbasierte Ansätze wie die nichtnegative Matrixfaktorisierung, das Kalman-Filter oder der Viterbi-Algorithmus sind jedoch nach wie vor von großer Relevanz, da sie nicht auf große Trainingsdatensätze angewiesen […]
