Visualisierung und Analyse von Normalizing Flows
Bachelorarbeit,Studienarbeit,
Im Rahmen des Projekts FG Computer Vision

Description

Normalizing Flows sind eine Klasse neuronaler Netze mit der besonderen Eigenschaft, dass sie eine bijektive Abbildung realisieren und somit invertierbar sind. Das bedeutet, dass man sie bidirektional einsetzen kann. Diese Eigenschaft kann zum Beispiel dazu genutzt werden, um die Dichte einer Verteilung zu schätzen oder Daten zu generieren. In dieser Arbeit soll anhand einfacher 2- oder 3-dimensionaler Beispiele die schrittweise Transformation der Punkte visualisiert werden. Darüber hinaus soll anhand von anschaulichen Beispielen analysiert werden, welche Probleme/Limitationen diese Netze aufweisen.

Requirements

Erfahrung mit Python, Grundkenntnisse über neuronale Netze/Machine Learning, Grundwissen in Linearer Algebra und Stochastik

Contact person: Marco Rudolph