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

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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
  • (Safe) Reinforcement Learning and Ad Hoc Teamwork

📚 Publications

  • Robert Müller, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien, „Deep Recurrent Interpolation Networks for Anomalous Sound Detection“, IJCNN 2021.       [📄IEE Xplore]
  • Robert Müller, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien,“A Deep and Recurrent Architecture for Primate Vocalization Classification“,  INTERSPEECH 2021. [📄PDF]
  • Robert Müller, Steffen Illium, Fabian Ritz and Kyrill Schmid,“Analysis of Feature Representations for Anomalous Sound Detection“, ICAART 2021.   [📄arXiv]
  • Robert Müller, Steffen Illium, Fabian Ritz, Tobias Schröder, Christian Platschek, Jörg Ochs and Claudia Linnhoff-Popien,“Acoustic Leak Detection in Water Networks“,  ICAART 2021 (best industrial paper candidate).           [📄arXiv]
  • Robert Müller, Fabian Ritz, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien,“Acoustic Anomaly Detection for Machine Sounds based on Image Transfer Learning“, ICAART 2021. [📄arXiv]
  • Robert Müller, Stefan Langer, Fabian Ritz, Christoph Roch, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien,“Soccer Team Vectors“, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Springer, 2019, pp. 247-257. [📄arXiv]
  • Steffen Illium, Thore Schillman, Robert Müller, Thomas Gabor and Claudia Linnhoff-Popien, „Empirical Analysis of Limits for Memory Distance in Recurrent Neural Networks“, accepted at ICAART 2022.
  • Kyrill Schmid,Lenz Belzner, Robert Müller, Johannes Tochtermann and Claudia Linnhoff-Popien, „Stochastic Market Games“, IJCAI 2021.  [📄PDF]
  • Kyrill Schmid, Robert Müller, Lenz Belzner, Johannes Tochtermann and Claudia Linnhoff-Popien, „Distributed Emergent Agreements with Deep Reinforcement Learning“, IJCNN 2021.   [📄IEE Xplore]
  • Fabian Ritz, Thomy Phan, Robert Müller, Thomas Gabor, Andreas Sedlmeier, Marc Zeller , Jan Wieghardt, Reiner Schmid, Horst Sauer, Cornel Klein and Claudia Linnhoff-Popien, SAT-MARL: Specification Aware Training in Multi-Agent Reinforcement Learning, ICAART 2021. [📄arXiv]
  • Steffen Illium, Robert Müller, Andreas Sedlmeier and Claudia Linnhoff-Popien, Visual Transformers for Primates Classification and Covid Detection, INTERSPEECH 2021. [📄PDF]
  • 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]
  • Steffen Illium, Philipp Friese, Robert Müller and Sebastian Feld, „What to do in the meantime: Analysis of Service Coverage for Parked Autonomous Vehicles“ in AGILE GIScience Ser., 1, 7, 2020. [📄PDF]
  • Andreas Sedlmeier, Robert Müller, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien, „Policy Entropy for Out-of-Distribution Classification,“ in Artificial Neural Networks and Machine Learning — ICANN 2020, Cham, 2020, pp. 420-431. [📄arXiv]
  • Fabian Ritz,  Felix Hohnstein, Robert Müller, Thomy Phan, Thomas Gabor, Carsten Hahn and 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 and 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]
  • Stefan Langer, Robert Müller, Claudia Linnhoff-Popien and Kyrill Schmid, „Difficulty Classification of Mountainbike Downhill Trails utilizing Deep Neural Networks“, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Springer, 2019, pp. 270-280.[📄arXiv]
  • Daniel Elsner, Stefan Langer, Fabian Ritz, Robert Müller and Steffen Illium, „Deep Neural Baselines for Computational Paralinguistics“, in Proc. Interspeech 2019, ISCA Archive, 2019, pp. 2388-2392. [📄arXiv]
  • Thomy Phan, Thomas Gabor, Robert Müller, Christoph Roch and 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

❗ 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.

  • Derzeit keine konkreten Themen ausgeschrieben

📖 In Bearbeitung

  • Transformer-based Anomalous Sound Detection
  • Bioacoustic Few-Shot Event 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
  • Unsupervised Face Detection with Autoencoders
  • Graph Convolutional Networks with Knowledge Graphs for Text Classification
  • Self-Supervised Spectrogram Representation Learning for Anomalous Sound Detection
  • Atemmasken-Erkennung mittels Audio-Klassifizierung durch Neuronale-Netze
  • A Study of the Emergent Behavior of Heterogeneous, Ant-Inspired Agents
  • Advanced Soccer Team Vectors