Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Poisson Learning: Graph Based Semi-Supervised Learning At Very Low Label Rates
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-012-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-012-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-012-beta.b-cdn.net
      • 1338956956.rsc.cdn77.org
      • 1656830687.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
            Poisson Learning: Graph Based Semi-Supervised Learning At Very Low Label Rates
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Poisson Learning: Graph Based Semi-Supervised Learning At Very Low Label Rates

            12. července 2020

            Řečníci

            JC

            Jeff Calder

            Řečník · 0 sledujících

            BC

            Brendan Cook

            Řečník · 0 sledujících

            MT

            Matthew Thorpe

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            We propose a new framework, called Poisson learning, for graph based semi-supervised learning at very low label rates. Poisson learning is motivated by the need to address the degeneracy of Laplacian semi-supervised learning at very low label rates. The method replaces the assignment of label values at training points with the placement of sources and sinks, and solves the resulting Poisson equation on the graph. The outcomes are provably more stable and informative than those of Laplacian learn…

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2020

            Účet · 2,7k sledujících

            Kategorie

            Matematika

            Kategorie · 2,4k 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

            Laguerre-Gauss Preprocessing: Line Profiles as Image Features
            05:07

            Laguerre-Gauss Preprocessing: Line Profiles as Image Features

            Alejandro Murillo-Gonzalez, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Interference and Generalization in Temporal Difference Learning
            10:58

            Interference and Generalization in Temporal Difference Learning

            Emmanuel Bengio, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            PAC Bounds for Imitation and Model-based Batch Learning of Contextual Markov Decision Processes
            05:16

            PAC Bounds for Imitation and Model-based Batch Learning of Contextual Markov Decision Processes

            Yash Nair, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            GradientDICE: Rethinking Generalized Offline Estimation of Stationary Values
            12:27

            GradientDICE: Rethinking Generalized Offline Estimation of Stationary Values

            Shangtong Zhang, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Interpretable End-to-end Autonomous Driving with Reinforcement Learning
            02:57

            Interpretable End-to-end Autonomous Driving with Reinforcement Learning

            Jianyu Chen, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Transformer Hawkes Process
            14:13

            Transformer Hawkes Process

            Simiao Zuo, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2020