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Zentrum für Technomathematik

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Bild Dr. Jens Behrmann

Dr. Jens Behrmann

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2070
E-Mail: jensb@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63812

Forschungsgebiete

Projekte

  1. Neuronale Netze im MALDI Imaging (seit 01.10.2016)
  2. BMBF-MaDiPath: Massenspektrometrisches Profiling/Grading für onkologische Routineanwendungen der digitalen Pathologie (01.10.2015 - 30.09.2018)
  3. Entwicklung eines Digital-Staining-Verfahrens als pathologisch-histologisches Diagnosewerkzeug auf Basis der MALDI-Imaging-Technologie (01.07.2014 - 30.06.2016)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2019)
  2. Seminar zu Neuronalen Netzen (Wintersemester 2018/2019)
  3. Seminar zu Neuronalen Netzen (Wintersemester 2016/2017)
  4. Seminar zu mathematischen Methoden der Bildverarbeitung (Sommersemester 2016)
  1. Übungen Computerpraktikum (Wintersemester 2016/2017)
  2. Übungen Computerpraktikum (Wintersemester 2015/2016)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Untersuchung Neuronaler Kapsel-Netze im Kontext der Bildklassifikation und Semantischen Segmentierung (Maximilian Schmidt)
  2. Detektion von kleinen Objekten mittels neuronaler Netze und Spatial Transformern in Echtzeit (Niels Backfisch)
  3. Strukturierte nichtnegative Matrixfaktorisierung für simulierte Temperaturverteilungen bei additiver Fertigung (Lukas Henneke)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. J. Behrmann, W. Grathwohl, R. T. Chen, D. Duvenaud, J. Jacobsen.
    Invertible Residual Networks.
    International Conference on Machine Learning (ICML).
    Proceedings of Machine Learning Research, 97:573-582, 2019.

    Long Oral

    online unter: http://proceedings.mlr.press/v97/behrmann19a.html

  2. R. T. Chen, J. Behrmann, D. Duvenaud, J. Jacobsen.
    Residual Flows for Invertible Generative Modeling.
    Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

    Spotlight

    online unter: https://arxiv.org/abs/1906.02735

  3. C. Etmann, M. Schmidt, J. Behrmann, T. Boskamp, L. Hauberg-Lotte, A. Peter, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
    Deep Relevance Regularization: Interpretable and Robust Tumor Typing of Imaging Mass Spectrometry Data.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: https://arxiv.org/abs/1912.05459

  4. J. Behrmann, P. Vicol, K. Wang, R. Grosse, J. Jacobsen.
    On the Invertibility of Invertible Neural Networks.
    NeurIPS workshop on Machine Learning with Guarantees, 2019.

    online unter: https://sites.google.com/view/mlwithguarantees/accepted-papers

  5. J. Jacobsen, J. Behrmann, R. Zemel, M. Bethge.
    Excessive Invariance Causes Adversarial Vulnerability.
    International Conference on Learning Representations (ICLR), 2019.

    online unter: https://openreview.net/forum?id=BkfbpsAcF7