3D Photospheres

3D Photospheres I've been to New York City a few months ago. It was an interesting experience. Everything is so big, it is difficult to get a feeling for it if you haven't seen it yourself. For example, the WTC Memorial is overwhelmingly large. I tried to capture that in a photograph with my Panasonic DMC-TZ41, but it just doesn't look that large: WTC Memorial A photosphere captures that much better (it looks great on my Smartphone,...

Getting a Feeling for Energy

Getting a Feeling for Energy Have you heard of GravityLight? It is a gravity-powered lamp designed as an alternative for off-grid families who would otherwise use kersene lamps. It is basically only a 12kg weight, lifted and put on the gravity light. When the weight goes down again it pulls a cord. This cord makes an electric motor which generates electricity for LEDs. I wondered how much weight I would need to lift (assuming 100 efficiency) to power my computer...

Python Markov Chain Packages

Python Markov Chain Packages Markov Chains are probabilistic processes which depend only on the previous state and not on the complete history. One common example is a very simple weather model: Either it is a rainy day (R) or a sunny day (S). On sunny days you have a probability of 0.8 that the next day will be sunny, too. On rainy days you have a probability of 0.6 that the next day will be rainy, too. As you...

Machine Learning 2 - Vorlesung

Machine Learning 2 - Vorlesung Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Vorlesung „Machine Learning 2“ am KIT. Er dient als Prüfungsvorbereitung. Ich habe die Vorlesungen bei Herrn Prof. Dr. Marius Zöllner im Sommersemester 2015 gehört. Der Artikel wird bis zur mündlichen Prüfung laufend erweitert. Behandelter Stoff Vorlesung Datum Kapitel Inhalt 15.04.2015 Einleitung Wiederholung ML1; Definition 'Machine Learning' 24.04.2015 Semi Supervised Learning (SSL) Transduktives Learnen; Self-Learning; Co-Training; Generative Models; EM-Algorithmus; Low-Density seperation; Transductive SVM 01.05.2015 - Vorlesung fällt aus (vgl. erster...

Neuronale Netze - Klausur

Neuronale Netze - Klausur Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Vorlesung „Neuronale Netze“ am KIT. Er dient als Prüfungsvorbereitung. Ich habe die Vorlesungen bei Herrn Prof. Dr. Alexander Waibel im Sommersemester 2015 gehört. Der Artikel wird bis zur mündlichen Prüfung laufend erweitert. Behandelter Stoff Vorlesung Datum Kapitel Inhalt 15.04.2015 Einleitung - 21.04.2015 LVQ and related Techiques k-Means, OLVQ1, kompetitives Lernen, Mode Seeker, PCA 22.04.2015 - Übung 28.04.2015 Perceptron - 12.05.2015 Auto-Encoder Denoising- und Sparse Autoencoder, Bottleneck-FeaturesKullback-Leibler-Divergenz; Kettenregel 13.05.2015 Deep...

Mustererkennung - Klausur

Mustererkennung - Klausur Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Vorlesung „Mustererkennung“ am KIT. Er dient als Prüfungsvorbereitung. Ich habe die Vorlesungen bei Herrn Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer im Sommersemester 2015 gehört. Der Artikel wird bis zur Klausur laufend erweitert. Behandelter Stoff Vorlesung Datum Kapitel Inhalt 15.04.2015 Einleitung `$\hat{w}$` - das ^ bedeutet, dass die Klasse geschätzt ist. 22.04.2015 Kapitel 2 - Merkmale: 1-31? Welt; Domäne; Objekte; Klassen; Merkmalsraum; Merkmalsvektor; Klassifikation; Skalen (nominal, ordinal, intervall-, verhältnis- und absolutskaliert); Projektionen;...

Lasagne for Python Newbies

Lasagne for Python Newbies Lasagne is a Python package for training neural networks. The nice thing about Lasagne is that it is possible to write Python code and execute the training on nVidea GPUs with automatically generated CUDA code. However, installing Lasagne is not that easy. Especially if you are not familiar with Python. This article aims to guide you through the installation process. Python Ubuntu-based systems will have Python installed, but I'm not too sure about pip. You...