Untitled

) y k+1 i = y k i + ρ(xk+1 i − zk+1) Simplification TU Dortmund, Dr. Sangkyun Lee 16 ⇒ zk+1 = x̄k+1 + 1 ρ ȳk x̄ := 1 N N ∑ i=1 xi ⇒ by averaging, ȳk+1 = ȳk + ρ(x̄k+1 − zk+1) ∴ ȳk+1 = 0 ∴ zk+1 = x̄k+1 [...] Lee 17 zk+1 = x̄k+1 ADMM: xk+1 i = argmin xi ( fi (xi ) + (yk i )T (xi − zk) + ρ 2 ‖xi − zk‖22 ) zk+1 = 1 N N ∑ i=1 ( xk+1 i + 1 ρ yk i ) y k+1 i = y k i + ρ(xk+1 i − zk+1) Simplified ADMM: xk+1 i = argmin [...] ; yk) zk+1 ∈ argmin z Lρ(x k+1 , z ; yk) yk+1 = yk + ρ(Axk+1 + Bzk+1 − b) (xk+1 , zk+1) ∈ argmin x Lρ(x , z ; y k) yk+1 = yk + ρ(Axk+1 + Bzk+1 − b) MM ADMM Convergence of ADMM Assumptions: 1. TU Dortmund …

Lernende Suchmaschinen

memory and cognitive abilities, not aging’ ti ωi d1i d2i d3i d4i side effect 2 1 0,5 1 1 drugs 2 1 1 1 1 memory 1 1 1 cognitive ability 1 1 1 0,5 not aging -2 1 Retrivalgewicht 5 2 6 4,5 Entsprechend den R [...] r∗) = 1 R ΣR i=1 i pi Maximierung (R ist Anzahl der relevanten Dokumente; pi ist die Rangnummer). Untere Schranke für AvgPrec(rf (q), r∗) AvgPrec(rf (q), r∗) ≥ 1 R [ Q + ( R+1 2 )]−1 ( R∑ i=1 √ i ) (1) Ziel [...] Dokumente D = {d1, . . . , dm} Die Relation r∗ kann man mit einer Matrix M darstellen. (M ⊂ D × D) (di < r∗ dj) =⇒ (Mij = 1 und Mji = 0) Bei Beispiel 1.1 M=  − ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ − 1 ∗ ∗ ∗ 1 ∗ ∗ ∗ ∗ 0 …

Nebenfach-POs-2019

Prüfung 1.1 M-AC-1L Allgemeine und Anorganische Chemie 1 4 2 6 8 Klausur 1.2 Analytische Chemie 1 1 1 2 2 WiSe Summe 5 3 0 0 8 10 2.1 M-PC-1 (Teil 1) Physikalische Chemie 1 2 1 3 4 s.u. 2.2 M-OC-1 Organische [...] entnehmen. Variante 1: NF Chemie ohne Schwerpunkt Pos. Modul Lehrveranstaltungen V Ü S P SWS LP Prüfung 1.1 M-AC-1L Allgemeine und Anorganische Chemie 1 4 2 6 8 Klausur 1.2 Analytische Chemie 1 1 1 2 2 WiSe Summe [...] Studierende der BCI)1 4 4 3 Praktikums- abschluss1 SoSe Summe 3 1 0 4 8 8 3.1 M-OC-1N (Teil 1) Einführung in die Organische Chemie (für Nebenfachstudierende z.B. der BCI) 3 1 4 6 Klausur 3.2 M-PC-1* Physikalische …

Microsoft Word - Lakizadeh_250309a_proof.doc

1P1JA 1T1UA 1WTJA 1ZSQA 2CN3A 2GJLA 2OITA 1EEXA 1HS6A 1M15A 1P1MA 1T2DA 1WVFA 1ZXXA 2CXNA 2GL5A 2OKTA 1ELUA 1HT6A 1M1NB 1PFVA 1T4BA 1WY2A 1ZZ1A 2CZCA 2GZ1A 2OQYA 1EU8A 1HX6A 1MTPA 1PO5A 1TBFA 1X1NA 1ZZGA [...] 1ON3A 1RYIA 1VYRA 1ZAIA 2C1VA 2FNUA 2NX9A 1D5TA 1H16A 1KWFA 1ONRA 1S1DA 1W23A 1ZB1A 2C31A 2FQXA 2O0JA 1DLJA 1H2WA 1KWGA 1OWLA 1S3EA 1W4XA 1ZCJA 2C5AA 2G50A 2O36A 1DPGA 1H6LA 1L7AA 1OX0A 1S95A 1W78A 1ZHXA [...] 2I5NC 1BUPA 1GK9B 1JIXA 1NOFA 1R17A 1URSA 1YDYA 2B5WA 2E7ZA 2INCA 1C1DA 1GNLA 1JNRA 1NR0A 1R6DA 1UVJA 1YFQA 2BF6A 2EX0A 2IVFA 1C3PA 1GOTB 1JQ5A 1NSZA 1R6XA 1UWKA 1YHLA 2BIBA 2EZ2A 2IW1A 1C96A 1GP6A 1JU3A …

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…

DeepLearning on FPGAs - Artificial Neural Networks: Backpropagation and more

∂ ∂z ( 1 + e−βz )−1 = (−1) ( 1 + e−βz )−2 (−β)e−βz = βe−βz (1 + e−βz) 2 = β e−βz 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β e−βz + 1− 1 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β ( 1 + e−βz 1 + e−βz − 1 1 + e−βz ) 1 1 + e−βz = β(1− σ(z))σ(z) [...] (−1) ( 1 + e−βz )−2 (−β)e−βz = βe−βz (1 + e−βz) 2 = β e−βz 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β e−βz + 1− 1 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β ( 1 + e−βz 1 + e−βz − 1 1 + e−βz ) 1 1 + e−βz = β(1− σ(z))σ(z) DeepLearning on FPGAs 10 [...] (−1) ( 1 + e−βz )−2 (−β)e−βz = βe−βz (1 + e−βz) 2 = β e−βz 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β e−βz + 1− 1 1 + e−βz 1 1 + e−βz = β ( 1 + e−βz 1 + e−βz − 1 1 + e−βz ) 1 1 + e−βz = β(1− σ(z))σ(z) DeepLearning on FPGAs 10 …

914 65.1 3,166 34.9 1 0.0 Bayern 8,960 5,837 65.1 3,123 34.9 0 0.0 Berlin 2,718 1,091 40.1 1,623 59.7 4 0.1 Brandenburg 1,578 1,251 79.3 327 20.7 0 0.0 Bremen 448 237 52.9 211 47.1 0 0.0 Hamburg 1,143 775 [...] Bremen 1,054 6 1 1,047 1,047 833 . . . - - Hamburg 2,698 0 178 2,520 2,520 1,371 1,005 . . - - Hessen 6,139 56 441 5,218 5,642 4,367 . . . 424 - Mecklenburg-Vorpommern 1,899 17 83 1,799 1,799 494 1,095 [...] 34.1 2,090 17.9 38,262 6,734 17.6 10,294 26.9 13,165 34.4 8,069 21.1 Brandenburg 105,091 5,936 1,358 1,103 81.2 204 15.0 36 2.7 15 1.1 4,578 3,774 82.4 644 14.1 112 2.4 48 1.0 Bremen 23,838 8,768 1,372 …

TU Dortmund -- Computer Science VIII

infinite loop 1.1.3 fixed a bug in dense data format 1.1.2 fixed a bug in sparse data format 1.1.1 fixed a bug that could lead to an infinite loop 1.1 removed STL library functions, bugfix 1.0.1 some small [...] Version Changes 2.1.4 When no C is entered, C is automatically set to 1/avg(K(x,x)) 2.1.3 Fixed a problem with compilation under newer gcc compilers 2.1.2 Fixed a bug in the anova kernel 2.1.1 Fixed a bug in [...] optimizing algorithm. 1.4.1 bugfix with scaling in predict. 1.4 changes in optimization algorithm for regression. 1.3.7 fixed bug in RBF kernel. 1.3.6 fixed error in the calculation of hyperplane constant …

Sei α = (α1, . . . , αN) eine Lösung des Optimierungsproblems. Wir wählen zum update: α̂2 = α2 + y2 ((f (x1)− y1)− (f (x2)− y2)) K (x1, x1)− 2K (x1, x2) + K (x2, x2) Optimales α̂1 = α1 + y1y2 (α2 − α̂2) [...] Sei α = (α1, . . . , αN) eine Lösung des Optimierungsproblems. Wir wählen zum update: α̂2 = α2 + y2 ((f (x1)− y1)− (f (x2)− y2)) K (x1, x1)− 2K (x1, x2) + K (x2, x2) Optimales α̂1 = α1 + y1y2 (α2 − α̂2) [...] Optimierungsproblems. Wir wählen zum update: α̂2 = α2 + y2 ((f (x1)− y1)− (f (x2)− y2)) K (x1, x1)− 2K (x1, x2) + K (x2, x2) Optimales α̂1 = α1 + y1y2 (α2 − α̂2) Prinzip des Optimierens: Nullsetzen der ersten …