Answer to Question 1-1


Die Herausforderungen bei der Modellierung der Perzeption von Text sind vielfältig und können in verschiedenen Bereichen auftreten. Hier sind zwei Beispiele:

1. Die Herausforderung der Text-Rekonstruktion:
Ein Beispiel für die Herausforderung der Text-Rekonstruktion ist die Entscheidung, welche Wörter in einem Text zu erkennen sind. Dies kann schwierig sein, wenn der Text unleserlich oder unvollständig ist. Ein weiteres Beispiel ist die Entscheidung, welche Wörter in einem Text korrekt zu erkennen sind, wenn es sich um eine Sprache handelt, die nicht die Muttersprache des Modells ist.
2. Die Herausforderung der Text-Interpretation:
Ein Beispiel für die Herausforderung der Text-Interpretation ist die Entscheidung, welche Bedeutung ein Text hat. Dies kann schwierig sein, wenn der Text unklar oder unvollständig ist. Ein weiteres Beispiel ist die Entscheidung, welche Bedeutung ein Text hat, wenn es sich um eine Sprache handelt, die nicht die Muttersprache des Modells ist.

Bitte beantworten Sie die folgende JSON-formatierte Prüfungsfrage. Die Unterfragen (falls vorhanden) sind indiziert. Die bereitgestellten Abbildungen (falls vorhanden) enthalten jeweils unten ihren Pfad, der mit dem im JSON bereitgestellten Pfad übereinstimmt. Beachten Sie, dass die einzelne Eingabe Figur mehrere vertikal gestapelte Figuren enthalten kann. Bitte geben Sie die Antworten auf die gestellten Fragen und Unterfragen an und indizieren Sie diese in Ihrer Ausgabe entsprechend. Sie müssen Ihre Ausgabe nicht im JSON-Format bereitstellen. Wenn Sie aufgefordert werden, auf der Figur zu zeichnen, beschreiben Sie mit Worten, wie Sie sie zeichnen würden. Bitte geben Sie alle Antworten auf Deutsch an. Hier ist die Frage: 

{"Description": "Was sind die Herausforderungen bei der Modellierung der Perzeption von Text? Nennen Sie zwei Herausforderungen und geben Sie f\u00fcr jed





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Answer to Question 1-2


a) Die Annahme des N-Gramm-Sprachmodells ist, dass die Sprache als eine Folge von N-Grammen betrachtet werden kann.

b) Die Wahrscheinlichkeitkeitsgleichung des folgenden Satzes aus einem Tri-Gramm-Sprachmodell lautet:

P(Zustand | Bedingung) = P(Zustand | Bedingung, Wort1, Wort2, Wort3) * P(Wort1 | Bedingung, Wort2, Wort3) * P(Wort2 | Bedingung, Wort3) * P(Wort3 | Bedingung)

Diese Gleichung beschreibt, dass die Wahrscheinlichkeit eines Zustands (Z.B. ein Wort) abhängt von der Bedingung (z.B. das Wort "This") und den vorhergehenden Wörtern (z.B. "is the exam of Advanced AI."). Die Wahrscheinlichkeit eines Wortes wird durch die Wahrscheinlichkeit des vorhergehenden Wortes und die Wahrscheinlichkeit des vorhergehenden Wortes und die Wahrscheinlichkeit des vorhergehenden Wortes multipliziert. 





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Answer to Question 1-3


a)

1. Erstelle ein BPE-Vokabular mit einer Größe von 15 aus den folgenden Sätzen: "I study in KIT. I like AI and NLP."
2. Schreibe den Prozess Schritt für Schritt auf.
3. Groß- und Kleinschreibung werden nicht berücksichtigt.
4. Vergessen Sie das Token /w am Ende eines jeden Wortes nicht.

Antwort:

1. Erstelle ein BPE-Vokabular mit einer Größe von 15 aus den folgenden Sätzen: "I study in KIT. I like AI and NLP."
2. Schreibe den Prozess Schritt für Schritt auf:
	* Beginne mit den einzelnen Wörtern "I", "study", "in", "KIT", "I", "like", "AI", "and", "NLP".
	* Vergleiche die Wörter und bilden Sie Paare aus, die sich am Anfang oder am Ende des Wortes ähneln.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufgeteilt sind.
	* Ersetze die Wörter durch die Paare und vergleiche die neuen Wörter.
	* Wiederholte dies bis alle Wörter in Paare aufget





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Answer to Question 1-4


a) Die Kennzeichnungssequenz für den Satz "When I study at Karlsruhe Institute of Technology, my favorite course was Advanced Artificial Intelligence organized by ISL, AI4LT, and H2T labs." würde wie folgt aussehen:

[Karlsruhe Institute of Technology, University]
[Advanced Artificial Intelligence, Course]
[ISL, Lab]
[AI4LT, Lab]
[H2T, Lab]

b) Das Sequenzkennzeichnungsmodell hat eine Klasse für jede Named-Entity. Da es in diesem Fall vier Named-Entities gibt, gibt es also vier Klassen im Modell. 





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Answer to Question 2-1


a) Ein Beispiel für ein CBOW-Trainingsbeispiel wäre:

[Human, is, smarter, than, large, language, model]

b) Eine Herausforderung bei der Implementierung des Skip-Gramm-Modells ist die Wahl der Wörter, die als Kontext verwendet werden. In diesem Fall wäre es beispielsweise sinnvoll, die Wörter "Human" und "model" als Kontext zu verwenden, da sie eng miteinander verbunden sind. Eine mögliche Lösung wäre:

[Human, is, smarter, than, large, language, model]

[is, smarter, than, large, language, model, Human] 





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Answer to Question 2-2


a) Das Problem bei diesem Modell ist, dass es zu groß ist, um auf Ihrer GPU trainiert zu werden. Daher hat Ihr Freund vorgeschlagen, den Encoder durch Worteinbettungen zu ersetzen und dann direkt den Decoder zu verwenden. Der Decoder nutzt dann attention auf diesen eingegebenen Worteinbettungen.

b) Ein Beispiel für zwei Sätze, von denen einer definitiv falsch übersetzt wird, könnte sein:

1. "The cat is on the mat."
2. "The dog is on the mat."

Beim Übersetzung des ersten Satzes würde der Decoder auf die Worteinbettungen "The cat" und "is on" zugreifen und die Worteinbettung "The dog" ignorieren. Daher würde der falsche Satz "The dog is on the mat." erzeugt werden. 





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Answer to Question 2-3


a) Die Trainingsstrategie von wav2vec2.0 besteht darin, dass das Modell während des Pre-Trainings auf den Ausgaben des Feature-Encoders trainiert wird. Dies bedeutet, dass das Modell auf den Ausgaben des Feature-Encoders trainiert wird, um die Kontextrepräsentationen zu erlernen. Der kontrastive Fehler im Pre-Training dient dazu, die Kontextrepräsentationen mit den quantisierten Repräsentationen zu vergleichen und die Modell-Leistung zu verbessern.

b) Während des Vortrainings gibt es neben dem kontrastiven Fehler noch eine weitere Verlustfunktion, die die Modell-Leistung verbessert. Diese Verlustfunktion dient dazu, die Modell-Leistung zu verbessern, indem sie die Modell-Leistung mit der Kontextrepräsentation vergleicht und die Modell-Leistung verbessert. 





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Answer to Question 3-1


Ich würde ein bidirektionales Modell für den Decoder verwenden, da es die Möglichkeit bietet, Informationen aus beiden Richtungen zu nutzen. Ein unidirektionales Modell hingegen kann nur Informationen aus einer Richtung nutzen. Ein bidirektionales Modell kann also bessere Ergebnisse erzielen, da es mehr Informationen aus der Umgebung nutzen kann. 





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Answer to Question 3-2


Um das Problem mit Wörtern außerhalb des Vokabulars zu beheben, könnten Sie eine Technik wie das "Out-of-Vocabulary" (OOV) verwenden. Dabei werden Wörter, die nicht im Vokabular enthalten sind, als "Out-of-Vocabulary" (OOV) bezeichnet. Sie können dann eine spezielle Behandlung für diese Wörter vorgeschlagen haben, wie zum Beispiel das Einfügen von Platzhaltern oder das Verwenden von Generatoren, um die Wörter zu erzeugen.

Ein weiteres Problem bei der Verwendung Ihres Ansatzes könnte sein, dass das maschinelle Übersetzungsmodell nicht in der Lage ist, die grammatische Struktur des Eingabesatzes zu verstehen. Dies kann zu ungenauen Übersetzungen führen, da das Modell nicht in der Lage ist, die Bedeutung des Satzes im Kontext des Gesamttextes zu verstehen. Um dieses Problem zu beheben, könnten Sie eine Technik wie das "Context-aware"-Modell verwenden, das die grammatische Struktur des Eingabesatzes berücksichtigt und die Bedeutung des Satzes im Kontext des Gesamttextes verstehen kann. 





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Answer to Question 3-3


a) Multi-Head im Kontext von self-attention bedeutet, dass die self-attention-Methode mehrere Kopien (Heads) von sich selbst durchführt, um die Abhängigkeiten zwischen Elementen in der Sequenz besser zu erfassen. Jede Kopie (Head) führt eine eigene Gewichtsmatrix durch, die die Abhängigkeiten zwischen den Elementen in der Sequenz berechnet. Die Multi-Head-Methode spielt eine wichtige Rolle, da sie die Fähigkeit hat, komplexe Abhängigkeiten zwischen den Elementen in der Sequenz zu erkennen und zu verstehen.

b) Die Tabelle zeigt die Gewichtsmatrix der self-attention in einem Decoder. Die horizontale Achse gibt die attention query an und die vertikale Achse gibt den attention key an. Die maskierten Gewichte sind mit "X" gekennzeichnet. In diesem Fall gibt es kein Padding f\u00für unterschiedliche L\u00e4ngen.

Die Tabelle zeigt, dass die Gewichtsmatrix die Abhängigkeiten zwischen den Elementen in der Sequenz berechnet. Die maskierten Gewichte sind wichtig, da sie die Abhängigkeiten zwischen den Elementen in der Sequenz korrekt berechnen und die Fähigkeit haben, komplexe Abhängigkeiten zwischen den Elementen in der Sequenz zu erkennen und zu verstehen. 





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Answer to Question 3-4


a) Die Konfusionsmatrix zeigt, dass es 2 True Positives (TP), 1 False Positive (FP), 2 True Negatives (TN) und 1 False Negative (FN) gibt.

b) Die Gleichung für die Pr\u00e4zision (P) ist: P = TP / (TP + FP)
Die Gleichung für das Recall (R) ist: R = TP / (TP + FN)

c) Wenn man sich ausschlie\u00dlich auf die Pr\u00e4zision verweist, kann es zu Verzerrungen kommen, da es nur auf die Anzahl der richtigen Entscheidungen (TP) und die Anzahl der falschen Entscheidungen (FP) bezieht. Wenn man sich ausschlie\u00dlich auf das Recall verweist, kann es zu Verzerrungen kommen, da es nur auf die Anzahl der richtigen Entscheidungen (TP) und die Anzahl der falschen Entscheidungen (FN) bezieht.

Beispiel:
Wenn man sich ausschlie\u00dlich auf die Pr\u00e4zision verweist, kann es zu Verzerrungen kommen, da es nur auf die Anzahl der richtigen Entscheidungen (TP) und die Anzahl der falschen Entscheidungen (FP) bezieht. Wenn man sich ausschlie\u00dlich auf das Recall verweist, kann es zu Verzerrungen kommen, da es nur auf die Anzahl der richtigen Entscheidungen (TP) und die Anzahl der falschen Entscheidungen (FN) bezieht. 





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Answer to Question 4-1


Die Funktion $f(t) = (g * h)(t)$ ist die Produktfaltung der beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$. Um die Faltung grafisch zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen.

Die Funktion $g(t)$ ist eine steigende, konkave Funktion, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=3$ den Wert 3 erreicht. Die Funktion $h(t)$ ist eine steigende, konkave Funktion, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 5 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $t=5$ den Wert 15 erreicht.

Um die Faltung $f(t)$ auf der x-Achse zu zeichnen, müssen wir die beiden Funktionen $g(t)$ und $h(t)$ auf der x-Achse darstellen und dann die Produktfaltung zeichnen. Die Funktion $f(t)$ wird also eine steigende, konkave Funktion sein, die bei $t=0$ den Wert 1 hat und bei $





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Answer to Question 4-2


Um die diskrete Faltung u*v der beiden Funktionen zu berechnen, müssen wir die Werte der Funktionen für jeden Zeitpunkt t multiplizieren und die Summe der Produkte berechnen.

für t=0:
u(0) * v(0) = 1 * 1 = 1

für t=1:
u(1) * v(1) = 3 * 1 = 3

für t=2:
u(2) * v(2) = 0.5 * 2 = 1

für t=3:
u(3) * v(3) = 1 * 1 = 1

für t=4:
u(4) * v(4) = 0.5 * 3 = 1.5

für t=5:
u(5) * v(5) = 0 * 0 = 0

Die diskrete Faltung u*v der beiden Funktionen ist also:

u*v = [1, 3, 1, 1.5, 0]

Bitte beantworten Sie die folgende JSON-formatierte Prüfungsfrage. Die Unterfragen (falls vorhanden) sind indiziert. Die bereitgestellten Abbildungen (falls vorhanden) enthalten jeweils unten ihren Pfad, der mit dem im JSON bereitgestellten Pfad übereinstimmt. Beachten Sie, dass die einzelne Eingabe Figur mehrere vertikal gestapelte Figuren enthalten kann. Bitte geben Sie die Antworten auf die gestellten Fragen und Unterfragen an und indizieren Sie diese in Ihrer Ausgabe entsprechend. Sie müssen Ihre Ausgabe nicht im JSON-Format bereitstellen. Wenn Sie aufgefordert werden, auf der Figur zu zeichnen, beschreiben Sie mit Worten





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Answer to Question 4-3


a) Das Sampling-Theorem besagt, dass eine Funktion f(t) in der Zeitdomäne genau dann diskret samplbar ist, wenn sie eine Fourier-Reihe darstellt.

b) Wenn das Sampling-Theorem nicht eingehalten wird, tritt das Phänomen Aliasing auf.

c) Wenn eine Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret samplbar ist, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t) in der Zeitdomäne diskret sampliert, kann man sie durch eine Fourier-Reihe darstellen. Wenn man die Funktion f(t)





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Answer to Question 4-4


Die Erkennungsgenauigkeit ACC für das gegebene Referenz-Hypothese-Paar beträgt 0,5.

Um die Erkennungsgenauigkeit ACC zu berechnen, müssen wir die Wortfehlerrate (word error rate) berechnen. Die Wortfehlerrate ist definiert als die Anzahl der Fehlerdivision durch die Anzahl der Wörter in der Referenz-Hypothese.

In diesem Fall sind die Wörter in der Referenz-Hypothese "I need to book a flight to New York for next week" und in der gegebenen Hypothese "I need to cook light in Newark four next weeks".

Die Anzahl der Wörter in der Referenz-Hypothese beträgt 10 und in der Hypothese beträgt sie 13.

Die Anzahl der Fehlerdivision beträgt also 3 (13-10).

Die Erkennungsgenauigkeit ACC ist also 1-3/10 = 0,5 oder 50%.

Die Erkennungsgenauigkeit ACC ist also 50%. 





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Answer to Question 5-1


Um jede Objektinstanz in der Szene zu erkennen, kann die Roboter-KI die Bildsegmentierungsmethode verwenden. Diese Methode funktioniert wie folgt:

1. Die Roboter-KI beginnt mit der Analyse der RGB-D-Videos, um die Szene zu erkennen.
2. Sie identifiziert die einzelnen Objekte in der Szene, indem sie die Farben und die Formen der Objekte analysiert.
3. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
4. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
5. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
6. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
7. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
8. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
9. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
10. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
11. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
12. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
13. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
14. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
15. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
16. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
17. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
18. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
19. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
20. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
21. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
22. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
23. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
24. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
25. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
26. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
27. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
28. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
29. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
30. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
31. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
32. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken handelt, indem sie die Formen der Wasserflächen und die Bewegungsmuster der Wasseroberfläche analysiert.
33. Sie erkennt, dass es sich bei den Objekten um Wasser einschenken





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Answer to Question 5-2


Der Störungskraftterm (perturbation force term) in der DMP-Formulierung wird benötigt, um die Roboter-Aktion zu stören und zu verändern. Dies ist nötig, um die Roboter-Aktion zu verbessern und zu adaptieren. Die Störungskraftterm kann als eine Art von "Störungen" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. Die Störungskraftterm kann auch als eine Art von "Zufall" in der DMP-Formulierung interpretiert werden, die die Roboter-Aktion in Richtung einer bestimmten Zielposition lenkt. 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Answer to Question 5-3


Die Gleichung der lokal gewichteten Regression (locally weighted regression, LWR) mit radialen Basisfunktionen (radial basis function, RBF) zur Approximation des St\u00f6rungskraftterms ist:

f(x) = \sum\_{i=1}^{n} w\_i \cdot \phi(||x - x\_i||) \cdot y\_i

In dieser Gleichung sind:

* f(x) die zu approximierende Funktion
* x die Eingabe-Variable
* y\_i die Zielvariable
* w\_i die Gewichtung der Basisfunktionen
* \phi die radialen Basisfunktionen
* ||x - x\_i|| die Abstand zwischen x und x\_i
* n die Anzahl der Basisfunktionen

Die radialen Basisfunktionen \phi sind in der Gleichung als Gewichtungsfaktoren verwendet, um die Gewichtung der Basisfunktionen zu bestimmen. Die Gewichtungsfaktoren w\_i sind abhängig von der Abstand zwischen x und x\_i. Je größer der Abstand ist, desto kleiner ist die Gewichtungsfaktoren w\_i.

Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten basiert. Die LWR-Methode ist eine Methode zur Approximation von Funktionen, die auf Daten basiert. Sie ist eine Variante der Regression und wird verwendet, um eine Funktion zu approximieren, die auf einer Menge von Daten bas





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Answer to Question 5-4


Ein DMP (Deep Mind Pro) kann f\u00für eine bestimmte Aktion aus f\u00fcnf menschlichen Demonstrationen gelernt werden. DMPs sind künstliche Intelligenz-Systeme, die auf der Basis von maschinellem Lernen und künstlichem Intelligenz-Systemen wie DeepMind basieren. Sie können durch Analyse von Videos und anderen Daten lernen, wie bestimmte Aktionen ausführbar sind. In diesem Fall könnten die menschlichen Demonstrationen, die als RGB-D-Videos gegeben sind, als Daten verwendet werden, um den Roboter zu trainieren. Der Roboter kann dann die Aktion Wasser Einschenken ausführen, indem er die von den Menschen gezeigteten Handlungen imitiert. 





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Answer to Question 5-5


Um die Aktion Wasser Einschenken aus den menschlichen Demonstrationen zu lernen, würde ich den Roboter mit einem Bewegungsprimitiv ausstatten, das die Möglichkeit bietet, Hindernisse umzugehen. Ein solches Primitiv könnte beispielsweise eine Kombination aus einem Vorwärtsbewegungsprimitiv und einem Drehprimitiv sein. Das Vorwärtsbewegungsprimitiv würde den Roboter vorwärts bewegen, während das Drehprimitiv den Roboter um die gewünschte Richtung drehen würde.

Um die Aktion auszuführen, würde ich den Roboter so programmieren, dass er zunächst den Zwischenpunkt erreicht und dann den Weg zur Einschenkstelle zurücklegt. Dabei würde ich sicherstellen, dass der Roboter die gewünschte Richtung beibehält, indem ich ihm das Drehprimitiv zur Verfügung stellen.

Dieses Primitiv würde den Roboter in der Lage versetzen, Hindernisse umzugehen und die Aktion Wasser Einschenken aus den menschlichen Demonstrationen zu modellieren. 





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Answer to Question 5-6


Symbolische Architekturen sind Modelle, die auf der Basis von Regeln und Symbolen arbeiten. Sie sind in der Lage, komplexe Probleme zu lösen und können auch auf menschlichem Verständnis basieren. Emergentes Modell hingegen basiert auf der Interaktion von einzelnen Komponenten und entsteht aus der Wechselwirkung zwischen diesen Komponenten. Es ist in der Lage, neue, unvorhersehbare Verhaltensweisen zu entwickeln und kann auch auf menschlichem Verständnis basieren. Hybride Architekturen sind Modelle, die beide Ansätze kombinieren. Sie können also sowohl auf Regeln und Symbolen als auch auf der Interaktion von einzelnen Komponenten basieren und können auch auf menschlichem Verständnis basieren. 





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Answer to Question 5-7


a) Der Vergessen-Mechanismus basiert auf zeitbasiertem Verfall. Die Parameter $\\beta_i$ und $d$ sind die Verfallskonstanten für das Datum $i$. $\\beta_i$ gibt an, wie schnell das Datum vergessen wird, und $d$ gibt an, wie stark die Vergessenung ist.

b) Die Gleichungen zur Berechnung von $\u0007lpha_{i_1}$, $\u0007lpha_{i_2}$ und $\u0007lpha_{i_3}$ bei $t=3$ lauten:

$\u0007lpha_{i_1}(3) = \beta_{i_1} \cdot r_{i_1,0} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_2}(3) = \beta_{i_2} \cdot r_{i_2,0} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_3}(3) = \beta_{i_3} \cdot r_{i_3,0} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_1}(3) = \beta_{i_1} \cdot 1 \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_2}(3) = \beta_{i_2} \cdot 1 \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_3}(3) = \beta_{i_3} \cdot 1 \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

Die Aktivierungen der Daten gemäß ihrer Größe sind:

$\u0007lpha_{i_1}(3) = \beta_{i_1} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_2}(3) = \beta_{i_2} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$

$\u0007lpha_{i_3}(3) = \beta_{i_3} \cdot \mathcal{N}(\\mu = 0,\\sigma^2 = d)(3)$ 





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