Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Maximum Margin Separations in Finite Closure Systems
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-016-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-016-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-016-beta.b-cdn.net
      • 1504562137.rsc.cdn77.org
      • 1896834465.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • English
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Maximum Margin Separations in Finite Closure Systems
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Maximum Margin Separations in Finite Closure Systems

            14. září 2020

            Řečníci

            FS

            Florian Seiffarth

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            TH

            Tamás Horváth

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            SW

            Stefan Wrobel

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            Organizátor

            E2
            E2

            ECML-PKDD 2020

            Konto · 255 Follower:innen

            Kategorie

            Mathematik

            Kategorie · 2,4k Präsentationen

            KI und Datenwissenschaft

            Kategorie · 10,8k Präsentationen

            O organizátorovi (ECML-PKDD 2020)

            The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases will take place from the 14nd to the 18nd of September 2020. ECML-PKDD is the premier European machine learning and data mining conference and builds upon over 18 years of successful events and conferences held across Europe.

            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

            Off-the-grid: fast and effective hyperparameter search for kernel clustering
            15:47

            Off-the-grid: fast and effective hyperparameter search for kernel clustering

            Bruno Ordozgoiti, …

            E2
            E2
            ECML-PKDD 2020 5 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Interpretable privacy with optimizable utility
            16:44

            Interpretable privacy with optimizable utility

            Moitree Basu, …

            E2
            E2
            ECML-PKDD 2020 5 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            On Saliency Maps and Adversarial Robustness
            17:28

            On Saliency Maps and Adversarial Robustness

            Puneet Mangla, …

            E2
            E2
            ECML-PKDD 2020 5 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 1 = 0.1%

            EgoMap: Projective mapping and structured egocentric memory for Deep RL
            11:13

            EgoMap: Projective mapping and structured egocentric memory for Deep RL

            Edward Beeching, …

            E2
            E2
            ECML-PKDD 2020 5 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Mining Dense Subgraphs with Similar Edges
            17:25

            Mining Dense Subgraphs with Similar Edges

            Polina Rozenshtein, …

            E2
            E2
            ECML-PKDD 2020 5 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ECML-PKDD 2020