Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Multi-Objective Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization with Application to Fairness
      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
            Multi-Objective Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization with Application to Fairness
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Multi-Objective Multi-Fidelity Hyperparameter Optimization with Application to Fairness

            6. prosince 2020

            Řečníci

            RS

            Robin Schmucker

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            MD

            Michele Donini

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            VP

            Valerio Perrone

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2020

            Konto · 11,5k Follower:innen

            Kategorie

            KI und Datenwissenschaft

            Kategorie · 10,8k Präsentationen

            O organizátorovi (NeurIPS 2020)

            Neural Information Processing Systems (NeurIPS) is a multi-track machine learning and computational neuroscience conference that includes invited talks, demonstrations, symposia and oral and poster presentations of refereed papers. Following the conference, there are workshops which provide a less formal setting.

            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

            Sample-Efficient Reinforcement Learning of Undercomplete POMDPs
            03:12

            Sample-Efficient Reinforcement Learning of Undercomplete POMDPs

            Chi Jin, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            PLLay: Efficient Topological Layer based on Persistent Landscapes
            03:08

            PLLay: Efficient Topological Layer based on Persistent Landscapes

            Kwangho Kim, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Computation and the Human Visual Perception of Art
            27:12

            Computation and the Human Visual Perception of Art

            Aaron Hertzmann

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
            02:43

            Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets

            Gabriele Corso, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Tackling the Objective Inconsistency Problem in Heterogeneous Federated Optimization
            03:14

            Tackling the Objective Inconsistency Problem in Heterogeneous Federated Optimization

            Jianyu Wang, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            A Variational Approach for Learning from Positive and Unlabeled Data
            03:13

            A Variational Approach for Learning from Positive and Unlabeled Data

            Hui Chen, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2020 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2020