Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep LearningMethoden in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und automatischer Übersetzung sind vor allem die Eigenschaften von Neuronalen Netzen von Interesse.
Auch wenn ein trainiertes neuronales Netz z.B. bei der Bilderkennung auf realen Daten sehr gute Ergebnisse liefert, wurde empirisch wiederholt eine Anfälligkeit für sogenannte "adversarial examples" festgestellt: Eine minimale (für den Menschen nicht wahrnehmbare) Änderung der Eingabedaten kann das neuronale Netz dazu bringen, eine falsche Ausgabe zu liefern.
Ein wichtiges Forschungsthema des Lehrstuhls ist deshalb, die Gründe für die Existenz solcher adversarial examples (also für die Instabilität von trainierten neuronalen Netzen) mathematisch zu verstehen, um aufbauend auf diesem Verständnis Methoden zu entwickeln, die beweisbar robuste neuronale Netze produzieren.
Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor
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MIDS congratulates Paul Geuchen on his successful dissertation
On Monday, October 20, 2025, Paul Geuchen defended his doctoral thesis. Around 30 guests were present as Mr. Geuchen presented his thesis entitled “Lipschitz and Approximation Bounds for Neural Networks.” The examination committee, consisting of examiners Prof. Dr. Felix Voigtlaender, Prof. Dr. Helmut Bölcskei, Prof. Dr. Götz Pfander, and Prof. Dr. Carolin Kreisbeck, was impressed by the thesis and the presentation and awarded the highest grade of summa cum laude.
The entire team is very proud of Paul's successful defense and wishes him all the best for his future.
from left to right: Prof. Kreisbeck, Prof. Pfander, Prof. Bölcskei, Paul Geuchen, Prof. Voigtlaender
Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS. Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.
