Promotion - Effiziente Neuronale Repräsentation von Datensätzen

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Wir forschen an hochmodernen Deep Generative Models, die dazu dienen, reale Bosch-Systeme dateneffizient zu machen. Wir suchen eine:n Doktorandin bzw. Doktoranden, der sich für die Erforschung kreativer Anwendungen generativer Modelle (z.B. Stable Diffusion) als kontrollierbare Datensatzdarstellung für Training sowie Validierung von Netzwerken für nachgelagerte Aufgaben interessiert. Nicht alle Datenpunkte in einem Datensatz sind gleichermaßen wichtig für die Leistung eines neuronalen Netzwerks. Mit fortschreitendem Training ist der Verlust einiger Datenpunkte möglicherweise nicht mehr aussagekräftig, da das Netzwerk bereits alles daraus gelernt hat, was es kann. Daher kann es von Vorteil sein, das Netzwerktraining zu beobachten, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen.…

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