Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Latent Equilibrium: Arbitrarily fast computation with arbitrarily slow neurons
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-001-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-001-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-001-beta.b-cdn.net
      • 1824830694.rsc.cdn77.org
      • 1979322955.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
            Latent Equilibrium: Arbitrarily fast computation with arbitrarily slow neurons
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Latent Equilibrium: Arbitrarily fast computation with arbitrarily slow neurons

            6. prosince 2021

            Řečníci

            PH

            Paul Haider

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            BE

            Benjamin Ellenberger

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            LK

            Laura Kriener

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            O prezentaci

            The response time of physical computational elements is finite, and neurons are no exception. In hierarchical models of cortical networks each layer thus introduces a response lag. This inherent property of physical dynamical systems results in delayed processing of stimuli and causes a timing mismatch between network output and instructive signals, thus afflicting not only inference, but also learning. We introduce Latent Equilibrium, a new framework for inference and learning in networks of sl…

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2021

            Konto · 1,9k Follower:innen

            Kategorie

            KI und Datenwissenschaft

            Kategorie · 10,8k Präsentationen

            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

            On Margin-Based Cluster Recovery with Oracle Queries
            13:51

            On Margin-Based Cluster Recovery with Oracle Queries

            Marco Bressan, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Oral Session 1: Generative Modeling
            1:33:54

            Oral Session 1: Generative Modeling

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Learning Barrier Certificates: Towards Safe Reinforcement Learning with Zero Training-time Violations
            08:53

            Learning Barrier Certificates: Towards Safe Reinforcement Learning with Zero Training-time Violations

            Yuping Luo, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Learning-to-learn piecewise-Lipschitz functions
            14:13

            Learning-to-learn piecewise-Lipschitz functions

            Nina Balcan, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Generalisation in Lifelong RL via Logical Composition
            05:06

            Generalisation in Lifelong RL via Logical Composition

            Geraud Nangue Tasse, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Is Robustness Driven by Invariant Neural Representations?
            21:52

            Is Robustness Driven by Invariant Neural Representations?

            Xavier Boix

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2021