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In the last years generative models have gained large public attention due to their high level of quality in generated images. In short, generative models learn a distribution from a finite number of samples and are able then to generate infinite other samples. This can be applied to image data. In the past generative models have not been able to generate realistic images, but nowadays the results are almost indistinguishable from real images.
This work provides a comparative study of three generative models: Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Network (GAN) and Diffusion Models (DM). The goal is not to provide a definitive ranking indicating which one of them is the best, but to qualitatively and where possible quantitively decide which model is good with respect to a given criterion. Such criteria include realism, generalization and diversity, sampling, training difficulty, parameter efficiency, interpolating and inpainting capabilities, semantic editing as well as implementation difficulty. After a brief introduction of how each model works on the inside, they are compared against each other. The provided images help to see the differences among the models with respect to each criterion.
To give a short outlook on the results of the comparison of the three models, DMs generate most realistic images. They seem to generalize best and have a high variation among the generated images. However, they are based on an iterative process, which makes them the slowest of the three models in terms of sample generation time. On the other hand, GANs and VAEs generate their samples using one single forward-pass. The images generated by GANs are comparable to the DM and the images from VAEs are blurry, which makes them less desirable in comparison to GANs or DMs. However, both the VAE and the GAN, stand out from the DMs with respect to the interpolations and semantic editing, as they have a latent space, which makes space-walks possible and the changes are not as chaotic as in the case of DMs. Furthermore, concept-vectors can be found, which transform a given image along a given feature while leaving other features and structures mostly unchanged, which is difficult to archive with DMs.
Fortgeschrittene Konzepte der logischen Programmierung - für Kinder einfach zugänglich via NLP
(2019)
In dieser Arbeit wurde an der über Google Dialogflow gesteuerten Entwicklungsumgebung für logische Programmierung "Speech and Logic IDE" (SLIDE) geforscht. Die Anwendung wurde von Dialogflow zu der Bibliothek Snips NLU überführt, damit ohne Internetanbindung gearbeitet werden kann.
Als Hauptteil der Arbeit wurden die logischen Konzepte Variablen, Rekursion und Listen in die Anwendung implementiert. Es wurde eine Benennungsvorschrift eingeführt, die die Anwendung von starren Strukturen löst und es durch rekursive Verarbeitung erlaubt, beliebig komplexe Strukturen zu modellieren. Die Anwendung wurde anschließend im Rahmen der Sekundarstufe I betrachtet. Die behandelten Fragen waren:
"Kann SLIDE genutzt werden, um SuS der Sekundarstufe I Wissen zu vermitteln?", "Kann SLIDE genutzt werden, um SuS der Sekundarstufe I die Konzepte Fakten und Regeln zu vermitteln?", "Kann SLIDE genutzt werden, um SuS der Sekundarstufe I die Konzepte Variablen, Rekursion und Listen zu vermitteln?", "Kann SLIDE genutzt werden, um SuS der Sekundarstufe I Wissen außerhalb der mathematischen Domäne zu vermitteln?"
Dazu wurden zwei Unterrichtsbeispiele konzipiert, die sich im Deutschunterricht mit Grammatik und Lyrik auseinandersetzen, zwei Themen des niedersächsischen Kerncurriculums aus der Sekundarstufe I. Bei der Unterrichtsgestaltung wurde besonderes Augenmerk auf die neu eingeführten Konzepte gesetzt. Das zweite Unterrichtsbeispiel wurde im Rahmen einer Zusammenarbeit mit dem Projekthaus Zukunft MINT der Hochschule Hannover zweimalig mit unterschiedlichen 10. Klassen (IGS und Gymnasium) durchgeführt. Die theoretischen Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass alle Fragen mit "Ja" beantwortet werden können. In der neuen Version von SLIDE ist es möglich die neuen Konzepte zu modellieren und es ist möglich Unterrichtsbeispiele zu konzipieren, die dieses Wissen vermitteln und sich auf Inhalte des Kerncurriculums beziehen. Die Ergebnisse der Feldexperimente in Form von Fragebögen fallen weniger aussagekräftig aus, da sich die SuS bereits am Ende der Sekundarstufe I befanden und die konzipierten Inhalte somit eine Wiederholung darstellten. Weiter muss anerkannt werden, dass viele Faktoren bei der Befragung nicht berücksichtigt werden konnten. Deswegen können aus den praktischen Versuchen keine umfassenden Schlüsse gezogen werden, eine optimistische Betrachtung zeigt ein generelles Interesse der Anwendung seitens der SuS. Die Erfahrungen legen nahe die Unterrichtsinhalte auf mehrere Unterrichtseinheiten aufzuteilen, damit die Teilnehmer mit Vorwissen an die neuen Konzepte herantreten und sich auf sie konzentrieren können.
Die Arbeit entwickelt einen Ansatz, mit dem Aktienkursreaktionen auf Unternehmensmeldungen untersucht werden können. Die Vorgehensweise entstammt der Forschungsfrage, ob Investoren im Sinne einer Kontrollfunktion des Kapitalmarktes angemessen auf Unternehmensmeldungen reagieren, die auf den Stand einer M&A-Integration hinweisen. Vermutet wird, dass Synergieeffekte vom Management im Vorfeld versprochen werden, um M&A-Transaktionen zu rechtfertigen. Anschließend würdigen bzw. kontrollieren Investoren die Entwicklung der Integration jedoch nicht ausreichend. Dies soll bewiesen werden, indem gezeigt wird, dass Kursreaktionen in Form von bereinigten Tagesrenditen und -volatilitäten, Handelsvolumen und Hoch-Tief-Spannen auf M&A-Meldungen vergleichsweise geringer ausfallen. Um eine Vergleichbarkeit von Unternehmensmeldungen verschiedener Gruppen (M&A, Produkte usw.) herstellen zu können, werden die Handlungsanreize der Meldungen mittels der qualitativen Inhaltsanalyse kategorisiert. Im Rahmen einer exemplarischen Anwendung zeigte sich, dass der Ansatz, dessen Besonderheit in der systematischen Auswahl probater Beobachtungen liegt, nicht für eine praktische Übertragung geeignet ist. Demnach konnte die Vermutung weder verworfen noch bestätigt werden. Theoretisch kann aufgrund der Betrachtung eines einzelnen Ereignistages, an dem neben der zu untersuchenden Meldung keine weiteren Informationen über das Unternehmen veröffentlicht worden sind, ein relativ starker Kausalitätsbezug zwischen Meldung und Reaktion hergestellt werden. Allerdings bestehen immer noch zu viele Störereignisse und Überlagerungseffekte, die eine kritische Validierung der Ergebnisse verhindern.