Dr. Sophie Langer

Stochastik

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Hallo und Willkommen auf meiner Homepage. Ich bin wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Arbeitgruppe Stochastik der TU Darmstadt und arbeite unter der Leitung von Prof. Michael Kohler. Bei ihm habe ich auch im April 2020 promoviert. Mein Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich des Deep Learnings. Genauer beschäftige ich mich mit der statistischen Theorie tiefer neuronaler Netze.

Hi and welcome to my page. I am postdoctoral researcher in the stochastics department at TU Darmstadt and work together with Prof. Michael Kohler. I did my PhD in April 2020. My research focus is in the area of deep learning. More specifically, I am working on the statistical theory of deep neural networks.

Im aktuellen Semester habe ich aufgrund der Coronavirus-Pandemie keine feste Sprechstunde. Als Ersatz biete ich (digitale) Sprechstunden via Zoom oder Skype nach Vereinbarung an.

Currently I have no fixed office hours. Please contact me on demand.

Semester Veranstaltung Dozent_in
SoSe 2021 Statistische Grundlage des Deep Learnings/ Statistical foundations of deep learning

Kurvenschätzung/curve estimation
Dr. Langer


Prof. Kohler
WiSe 2020/21 Statistik I für Human- und Sozialwissenschaften/Statistics I for Humanities Dr. Wichelhaus
SoSe 2020 Lineare Algebra II für Physiker/ Linear algebra II for physicist

Höhere Mathematik II/ Higher mathematics II
Prof. Stinner


Prof. Haller-Dintelmann
WiSe 2019/20 Statistik I für Human- und Sozialwissenschaften/Statistics I for Humanities Prof. Kohler
SoSe 2019 Einführung in die Stochastik/ Introduction in stochastics Prof. Kohler
WiSe 2018/19 Statistik I für Human- und Sozialwissenschaften/Statistics I for Humanities Prof. Kohler
SoSe 2018 Kurvenschätzung/Curve estimation Prof. Kohler
WiSe 2017/18 Mathematische Statistik/Mathematical statistics Prof. Kohler
Autoren Titel Journal Link
Langer, S. Ein Beitrag zur Statistischen Theorie des Deep Learnings Dr. Hut Verlag (2020) Link
Kohler, M. und Langer, S. On the rate of convergence of fully connected deep neural network regression estimates Erscheint in Annals of Statistics (2021)/ Appears in Annals of Statistics (2021) Link
Kohler, M; Krzyzak, A. und Langer, S. Estimation of a function of low local dimensionality by deep neural networks Eingereicht zur Veröffentlichung (2020)
/Submitted for publication (2020)
Link
Kohler, M. und Langer, S. Discussion of "Nonparametric regression using deep neural networks with ReLU activation function Annals of Statistics Volume 48, Number 4 (2020), 1906-1910 Link
Langer, S. Approximating smooth functions by deep neuralnetworks with sigmoid activation function Multivariate Analysis Volume 182, Number C (2021) Link
Langer, S. Analysis of the rate of convergence of fullyconnected deep neural network regressionestimates with smooth activation function Multivariate Analysis Volume 182, Number C (2021) Link
Kohler, M. und Langer, S. Statistical theory for image classification using deep convolutional neural networks with cross-entropy loss Eingereicht zur Veröffentlichung (2021)
/Submitted for publication (2021)
Link
Kohler, M., Langer, S. und Reif, U. Estimation of a regression function on a manifold by fully connected deep neural networks Eingereicht zur Veröffentlichung (2021)
/Submitted for publication (2021)
Jahr Konferenz
März/March 2021 Oberwolfach Workshop: Mathematical Foundations of Machine Learning
August 2020 Bernoulli-IMS One World Symposium, online.
September 2019 DMV-Jahrestagung, Karlsruhe.
Juli/July 2019 Joint Statistical Meeting, Denver, Colorado.
Jahr Veranstaltung
Juni/June 2021 ISI Short Course: Statistical Theory of Deep Learning, online.
Juni/June 2021 Invited talk, "Algorithms & Computationally Intensive Inference” seminar, Warwick.
Juli/July 2021 HSM Summer School on „High-Dimensional Statistics“, Bonn.
Mai/May 2022 Workshop on “Computational Uncertainty Quantification: Mathematical Foundations, Methodology & Data”, Research Centre Erwin Schrödinger International Institute for Mathematics and Physics, Vienna.
Juni/June 2022 Invited talk, Curves and Surfaces 2022, Arcachon.
Juni/June 2022 Invited talk, IMS Annual Meeting, London.