Sebastian Wankerl

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Projekte

  • Effiziente Simulationsexperimente zur Parameteroptimierung speicherintensiver computerlinguistischer Lernverfahren

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 1. Oktober 2016 - 30. September 2017
    Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)

    Ziel des Projekts ist es, speicherintensive maschinelle Lernverfahren für den Einsatz auf HPC-Clustern zu optimieren, um Simulationsexperimente zur systematischen Parameteroptimierung der Verfahren durchführen zu können. Als prototypischer Anwendungsfall dienen Matrixfaktorisierungen und Deep Learning-Modelle in der distributionellen Semantik.

Lehrveranstaltungen

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