Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Double Machine Learning Density Estimation for Local Treatment Effects with Instruments
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-009-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-009-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-009-beta.b-cdn.net
      • 1766500541.rsc.cdn77.org
      • 1441886916.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
            Double Machine Learning Density Estimation for Local Treatment Effects with Instruments
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Double Machine Learning Density Estimation for Local Treatment Effects with Instruments

            6. prosince 2021

            Řečníci

            YJ

            Yonghan Jung

            Řečník · 0 sledujících

            JT

            Jin Tian

            Řečník · 0 sledujících

            EB

            Elias Bareinboim

            Řečník · 1 sledující

            O prezentaci

            It is common to quantify causal effects with mean values, which, however, may fail to capture significant distribution differences of the outcome under different treatments. We study the problem of estimating the density of the causal effect of a binary treatment on a continuous outcome given a binary instrumental variable in the presence of covariates. Specifically, we consider the local treatment effect, which measures the effect of treatment among those who comply with the assignment under th…

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2021

            Účet · 1,9k sledujících

            O organizátorovi (NeurIPS 2021)

            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

            FMMformer: Efficient and Flexible Transformer via Decomposed Near-field and Far-field Attention
            15:30

            FMMformer: Efficient and Flexible Transformer via Decomposed Near-field and Far-field Attention

            Tan Minh Nguyen, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Deep Conditional Gaussian Mixture Model for Constrained Clustering
            14:14

            Deep Conditional Gaussian Mixture Model for Constrained Clustering

            Laura Manduchi, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Diffusion Schrödinger Bridge with Applications to Score-Based Generative Modeling
            15:02

            Diffusion Schrödinger Bridge with Applications to Score-Based Generative Modeling

            Valentin De Bortoli, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Universal Graph Convolutional Networks
            10:30

            Universal Graph Convolutional Networks

            Di Jin, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Network-to-Network Regularization: Enforcing Occam's Razor to Improve Generalization
            14:07

            Network-to-Network Regularization: Enforcing Occam's Razor to Improve Generalization

            Rohan Ghosh, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Modeling Heterogeneous Hierarchies with Relation-specific Cones
            11:32

            Modeling Heterogeneous Hierarchies with Relation-specific Cones

            Yushi Bai, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2021