Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Deep Adaptive Design: Amortizing Sequential Bayesian Experimental Design
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-006-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-006-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-006-beta.b-cdn.net
      • 1549480416.rsc.cdn77.org
      • 1102696603.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
            Deep Adaptive Design: Amortizing Sequential Bayesian Experimental Design
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Deep Adaptive Design: Amortizing Sequential Bayesian Experimental Design

            19. července 2021

            Řečníci

            AF

            Adam Foster

            Sprecher:in · 1 Follower:in

            DI

            Desi Ivanova

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            IM

            Ilyas Malik

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2021

            Konto · 1k Follower:innen

            Kategorie

            Webentwicklung und UX-/UI

            Kategorie · 1,2k Präsentationen

            Bildende Kunst und Grafikdesign

            Kategorie · 333 Präsentationen

            KI und Datenwissenschaft

            Kategorie · 10,8k Präsentationen

            O organizátorovi (ICML 2021)

            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

            Urban Tree Species Classification Using Aerial Imagery
            08:24

            Urban Tree Species Classification Using Aerial Imagery

            Emily Waters, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Architectural Universality Of Neural Tangent Kernel Training Dynamics
            05:19

            Architectural Universality Of Neural Tangent Kernel Training Dynamics

            Greg Yang, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            DAGs with No Curl: An Efficient DAG Structure Learning Approach
            05:15

            DAGs with No Curl: An Efficient DAG Structure Learning Approach

            Yue Yu, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Deeply-Debiased Off-Policy Interval Estimation
            14:09

            Deeply-Debiased Off-Policy Interval Estimation

            Chengchun Shi, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Parametric Graph for Unimodal Ranking Bandit
            04:49

            Parametric Graph for Unimodal Ranking Bandit

            Camille-Sovanneary Gauthier, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Directed Graph Embeddings in Pseudo-Riemannian Manifolds
            05:18

            Directed Graph Embeddings in Pseudo-Riemannian Manifolds

            Aaron Sim, …

            I2
            I2
            ICML 2021 4 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2021