Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Gaining insight into SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity using self-supervised edge features and Graph Neural Networks
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-013-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-013-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-013-beta.b-cdn.net
      • 1668715672.rsc.cdn77.org
      • 1420896597.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
            Gaining insight into SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity using self-supervised edge features and Graph Neural Networks
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Gaining insight into SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity using self-supervised edge features and Graph Neural Networks

            17. července 2020

            Řečníci

            AS

            Arijit Sehanobish

            Řečník · 0 sledujících

            DvD

            David van Dijk

            Řečník · 0 sledujících

            NGR

            Neal G. Ravindra

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            Graph Neural Networks (GNN) have been extensively used to extract meaningful representations from graph structured data and to perform predictive tasks such as node classification and link prediction. In recent years, there has been a lot of work incorporating edge features along with node features for prediction tasks. In this work, we present a framework for creating new edge features, via a combination of self-supervised and unsupervised learning which we then use along with node features for…

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2020

            Účet · 2,6k sledujících

            Kategorie

            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

            An end-to-end Differentially Private Latent Dirichlet Allocation Using a Spectral Algorithm
            13:43

            An end-to-end Differentially Private Latent Dirichlet Allocation Using a Spectral Algorithm

            Chris R DeCarolis, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Auto-GAN-Distiller: Searching to Compress Generative Adversarial Networks
            12:17

            Auto-GAN-Distiller: Searching to Compress Generative Adversarial Networks

            Yonggan Fu, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Spotlight Talk 1.24 (1min)

            Placeholder AutoMLWS20

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Unsupervised Transfer Learning for Spatiotemporal Predictive Networks
            15:18

            Unsupervised Transfer Learning for Spatiotemporal Predictive Networks

            Zhiyu Yao, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Complexity of Finding Stationary Points of Nonconvex Nonsmooth Functions
            12:28

            Complexity of Finding Stationary Points of Nonconvex Nonsmooth Functions

            Jingzhao Zhang, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

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

            Mitigating Manipulation in Peer Review via Randomized Reviewer Assignments
            11:58

            Mitigating Manipulation in Peer Review via Randomized Reviewer Assignments

            Steven Jecmen, …

            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