Robert Müller, M.Sc.

Robert Müller, M.Sc.

Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme

Ludwig-Maximilians-Universität München, Institut für Informatik

Oettingenstraße 67
80538 München

Discord: romue404#9696

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Raum E 107

Telefon: +49 89 / 2180-9157 (derzeit nicht besetzt)

Fax: +49 89 / 2180-9148

Mail: robert.mueller@ifi.lmu.de

Research Interests

  • Deep Learning (especially on audio)
  • (Acoustic) Anomaly Detection
  • Self-Supervised Learning / Representation Learning
  • (Compositional) Reinforcement Learning

Publications

  • Robert Müller, Steffen Illium, Fabian Ritz, Kyrill Schmid, Analysis of Feature Representations for Anomalous Sound Detection, accepted at ICAART 2021.
  • Robert Müller, Fabian Ritz, Steffen Illium ,Claudia Linnhoff-Popien, Acoustic Anomaly Detection for Machine Sounds based on Image Transfer Learning, accepted at ICAART 2021. [arXiv]
  • Robert Müller, Stefan Langer, Fabian Ritz, Christoph Roch, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien, „Soccer Team Vectors“, 6th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA’19), 2019. [arXiv]
  • Fabian Ritz, Thomy Phan, Robert Müller, Thomas Gabor, Andreas Sedlmeier, Marc Zeller , Jan Wieghardt, Reiner Schmid, Horst Sauer, Cornel Klein, Claudia Linnhoff-Popien, SAT-MARL: Specification Aware Training in Multi-Agent Reinforcement Learning, accepted at ICAART 2021.
  • Steffen Illium, Robert Müller, Andreas Sedlmeier and Claudia Linnhoff-Popien, Surgical Mask Detection with Convolutional Neural Networks and Data Augmentations on Spectrograms, INTERSPEECH 2020. [arXiv]
  • Andreas Sedlmeier, Robert Müller, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien, Policy Entropy for Out-of-Distribution Classification, ICANN 2020. [arXiv]
  • Fabian Ritz,  Felix Hohnstein, Robert Müller, Thomy Phan, Thomas Gabor, Carsten Hahn ,Claudia Linnhoff-Popien, „Towards Ecosystem Management from Greedy Reinforcement Learning in a Predator-Prey Setting„, in Artificial Life Conference Proceedings MIT Press, 2020, pp. 518-525. [PDF]
  • Christoph Roch, Thomy Phan, Sebastian Feld, Robert Müller, Thomas Gabor, Claudia Linnhoff-Popien, „A Quantum Annealing Algorithm for Finding Pure Nash Equilibria in Graphical Games“ in International Conference on Computational Science, Springer 2020, pp. 488-501. [arXiv]
  • Steffen Illium, Philipp Friese, Robert Müller, Sebastian Feld, „What to do in the meantime: Analysis of Service Coverage for Parked Autonomous Vehicles“ in AGILE GIScience Ser., 1, 7, 2020. [PDF]
  • Stefan Langer, Robert Müller, Claudia Linnhoff-Popien, Kyrill Schmid, „Difficulty Classification of Mountainbike Downhill Trails utilizing Deep Neural Networks“,  6th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA’19), 2019. [arXiv]
  • Daniel Elsner, Stefan Langer, Fabian Ritz, Robert Müller, Steffen Illium, „Deep Neural Baselines for Computational Paralinguistics“, in Proc. Interspeech 2019, ISCA Archive, 2019, pp. 2388-2392. [PDF]
  • Thomy Phan, Thomas Gabor, Robert Müller, Christoph Roch, Claudia Linnhoff-Popien, „Adaptive Thompson Sampling Stacks for Memory Bounded Open-Loop Planning“ in 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI ’19), 2019. [PDF]

Preprints

  • Robert Müller, Steffen Illium, Fabian Ritz, Tobias Schröder, Christian Platschek, Jörg Ochs and Claudia Linnhoff-Popien, UNDER REVIEW

Hinweis zu Abschlussarbeiten

Für Einzelpraktika (EP), Bachelorarbeiten (BA) und Masterarbeiten (MA) muss eine gewisse Einarbeitungszeit eingeplant werden die sich an den Vorkenntnissen des Studierenden orientiert.
Die Bearbeitungszeit liegt bei bis zu 20 Wochen bei einer BA und bis zu 26 Wochen bei einer MA. Der Bearbeitungszeitraum eines EP umfasst ein Semester.
Antworten auf Anfragen sind nicht als Zusage für die Betreuung zu werten.

Offene Arbeiten

Bei Interesse an einem der ausgeschriebenen Themen einfach eine E-Mail schreiben.
Gerne können Sie sich auch jederzeit mit einer eigenen Idee in meinem Forschungsbereich bei mir melden.

  • Training VQ-VAEs with evolutionary approaches

In Bearbeitung

  • Unsupervised Face Detection with Autoencoders
  • Advanced Soccer Team Vectors
  • TextKGCN
  • Mask Detection in Speech with Deep NNs
  • MoCo for Anomalous Sound Detection

Abgeschlossen

  • Neural Soccer Transfer Prediction
  • Language-supported Reinforcement Learning for Learning Compositional Behaviour Patterns
  • Online Fashion Recommendation using Automated Feature Extraction
  • Self-Supervised Audio Representation Learning by Sorting Audio Snippets
  • Implizite Emergente Kommunikation im Reinforcement Learning durch Pheromonspuren