Abschlussvortrag: Untersuchung zu Rekonstruktionen bei iterativer Anwendung von Autoencodern

Betreuer: Prof. Dr. Hans-Peter Beise

Kurzfassung:
Die Forschungsergebnisse von Adityanarayanan Radhakrishnan, Mikhail Belkin und Caroline Uhler aus ihrem im Jahr 2020 veröffentlichten Forschungsbericht "Overparameterized neural networks implement associative memory" dienen als Grundlage für diese Bachelorarbeit. In dem Bericht zeigen sie, dass überparameterisierte Autoencoder als Ergebnis des Trainings eine Art Gedächtnis entwickeln, aus dem später Daten wieder abgerufen werden können, ohne dass dies dem Netzwerk durch eine zuvor verwendete Energiefunktion beigebracht werden muss.
Um dieses Verhalten zu analysieren, werden in dieser Arbeit die Eigenschaften eines iterativ hintereinandergeschalteten, überparameterisierten Autoencoders genauer betrachtet.