Wenzel Baron Pilar von Pilchau
| Telefon: | +49 821 598 69263 |
| E-Mail: | |
| Raum: | 1032 (W) |
| Sprechzeiten: | nach Vereinbarung |
| Adresse: | Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg |
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 |
|---|---|---|
| Seminar über Naturanaloge Algorithmen und Multi-Agenten Systeme | Sommersemester 2021 | Seminar |
| Seminar zu Selbstorganisation in verteilten Systemen | Sommersemester 2021 | Seminar |
| Praktikum zu Selbstlernende Systeme | Sommersemester 2021 | Praktikum |
Publikationen
|
2020 |
|
Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Varun Gowtham, Maximilian Gruber, Matthias Riedl, Nikolaos-Stefanos Koutrakis, Jawad Tayyub, Jörg Hähner, Sascha Eichstädt, Eckart Uhlmann, Julian Polte, Volker Frey and Alexander Willner. 2020. An architectural design for measurement uncertainty evaluation in cyber-physical systems. DOI: 10.15439/2020f203 |
|
Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2020. Bootstrapping a DQN replay memory with synthetic experiences. DOI: 10.5220/0010107904040411 |
|
2019 |
|
Wenzel Baron Pilar von Pilchau. 2019. Averaging rewards as a first approach towards interpolated experience replay. DOI: 10.18420/inf2019_ws53 |
|
2018 |
|
Wenzel Baron Pilar von Pilchau and Jörg Hähner. 2018. Combining machine learning with blockchain: benefits, approaches and challenges. |