Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Semismooth Newton Algorithm for Efficient Projections onto ℓ 1 , ∞ -norm Ball
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-015-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-015-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-015-beta.b-cdn.net
      • 1963568160.rsc.cdn77.org
      • 1940033649.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • en
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Semismooth Newton Algorithm for Efficient Projections onto ℓ 1 , ∞ -norm Ball
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Semismooth Newton Algorithm for Efficient Projections onto ℓ 1 , ∞ -norm Ball

            12. července 2020

            Řečníci

            DC

            Dejun Chu

            Řečník · 0 sledujících

            CZ

            Changshui Zhang

            Řečník · 0 sledujících

            SS

            Shiliang Sun

            Řečník · 1 sledující

            O prezentaci

            Structured sparsity-inducing ℓ_1, ∞-norm, as a generalization of the classical ℓ_1-norm, plays an important role in jointly sparse models which select or remove simultaneously all the variables forming a group. However, its resulting problem is more difficult to solve than the conventional ℓ_1-norm constrained problem. In this paper, we propose an efficient algorithm for Euclidean projection onto ℓ_1, ∞-norm ball. We tackle the projection problem via semismooth Newton algorithm to solve the syst…

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2020

            Účet · 2,7k sledujících

            Kategorie

            Matematika

            Kategorie · 2,4k prezentací

            Umělá inteligence a data science

            Kategorie · 10,8k prezentací

            O organizátorovi (ICML 2020)

            The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. ICML is globally renowned for presenting and publishing cutting-edge research on all aspects of machine learning used in closely related areas like artificial intelligence, statistics and data science, as well as important application areas such as machine vision, computational biology, speech recognition, and robotics. ICML is one of the fastest growing artificial intelligence conferences in the world. Participants at ICML span a wide range of backgrounds, from academic and industrial researchers, to entrepreneurs and engineers, to graduate students and postdocs.

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Safe Imitation Learning via Fast Bayesian Reward Inference from Preferences
            15:11

            Safe Imitation Learning via Fast Bayesian Reward Inference from Preferences

            Daniel S. Brown, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Latent Bernoulli Autoencoder
            14:17

            Latent Bernoulli Autoencoder

            Jiri Fajtl, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Mapping natural-language problems to formal-language solutions using structured neural representations
            11:33

            Mapping natural-language problems to formal-language solutions using structured neural representations

            Kezhen Chen, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Opening Remarks

            Wojciech Samek

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            A Note on Over-Smoothing for Graph Neural Networks
            04:47

            A Note on Over-Smoothing for Graph Neural Networks

            Chen Cai, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 1 diváků, což je 0.1 %

            Asynchronous Coagent Networks: Stochastic Networks for RL
            15:23

            Asynchronous Coagent Networks: Stochastic Networks for RL

            James Kostas, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2020