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40 Jahre Informatik in München - Fakultät für Informatik - TUM

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Forschungsgebiete<br />

Die <strong>in</strong> der Arbeitsgruppe betriebene Forschung umfasst die Entwicklung<br />

universeller, theoretisch optimaler Such- und Lernalgorithmen sowie<br />

effizienter Methoden <strong>für</strong> adaptive rekurrente neuronale Netzwerke (<strong>in</strong>spiriert<br />

vom Vorbild des menschlichen<br />

Gehirns). Der Schwerpunkt liegt<br />

dabei auf dem Erlernen komplexer<br />

Programme durch Versuch und<br />

Irrtum oder Supervision. Zu den<br />

Anwendungen gehören Zeitreihenvorhersage<br />

und adaptive Robotersteuerung<br />

<strong>in</strong> partiell beobachtbaren,<br />

dynamischen Umgebungen. E<strong>in</strong>e<br />

weitere, wichtige Komponente der<br />

Forschung befasst sich mit den<br />

Grundlagen der algorithmischen Informationstheorie<br />

bzw. Komplexitätstheorie.<br />

Unsere damit zusammenhängenden<br />

Interessen erstrecken<br />

sich auch auf die Menge der konstruktiv berechenbaren Universen sowie<br />

auf automatische Musikkomposition und Theorien des Schönheitsempf<strong>in</strong>dens.<br />

Es folgen e<strong>in</strong>ige Zeiger zu weiterführenden Seiten:<br />

Robot learn<strong>in</strong>g<br />

TU Munich Cogbotlab<br />

Recurrent neural nets (RNNs)<br />

Evolution<br />

Evolve RNNs<br />

Universal learners<br />

Gödel mach<strong>in</strong>es<br />

Optimal Ordered Problem Solver<br />

Statistical robotics<br />

Re<strong>in</strong>forcement<br />

Curiosity<br />

Attentive vision<br />

Nonl<strong>in</strong>ear ICA<br />

Artificial ants<br />

Algorithmic <strong>in</strong>fo<br />

Speed Prior<br />

Digital physics<br />

Beauty<br />

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