Lebenslauf
Seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Organic Computing
2014-2017 Master-Studium im Fach Informatik an der Universität Augsburg
2010-2014 Bachelor-Studium im Fach Wirtschaftsinformatik an der Universität Augsburg
Forschungsschwerpunkte
Meine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich des Reinforcement Learnings. Hier beschäftige ich mich im Besonderen mit dem Thema Deep Reinforcemen Learning und betreibe dort Grundlagenforschung.
Der Deep Q-Network Algorithmus (DQN) als ein prominenter Vertreter der Deep Reinforcement Learning Algorithmen benutzt (nicht als einziger) ein sogenanntes Experience Replay (ER). Dieses kann man sich am besten als ein gedeckeltes Gedächtnis (FiFo Buffer) von gemachten Erfahrungen vorstellen. Meine Forschung konzentriert sich speziell auf das ER und die möglichen Kombinationen dieses mit Interpolationstechniken. Da das standard ER nur aus tatsächlich gemachten Erfahrungen besteht wird es anfangs sehr langsam gefüllt, und das auch nur mit Erfahrungen welche an bestimten Punkten gemacht wurden. Ich untersuche die Möglichkeiten künstliche Erfahrungen mittels Interpolation zu erzeugen und diese zusätzlich zum Training zu benutzen.
Lehrveranstaltungen
Name | Semester | Typ |
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Seminar zu Selbstorganisation in verteilten Systemen | Sommersemester 2022 | Seminar |
Seminar über Naturanaloge Algorithmen und Multi-Agenten Systeme | Sommersemester 2022 | Seminar |
Praktikum zu Selbstlernende Systeme | Sommersemester 2022 | Praktikum |