Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Optimal Best-Arm Identification Methods for Tail-Risk Measures
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-013-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-013-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-013-beta.b-cdn.net
      • 1668715672.rsc.cdn77.org
      • 1420896597.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
            Optimal Best-Arm Identification Methods for Tail-Risk Measures
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Optimal Best-Arm Identification Methods for Tail-Risk Measures

            6. prosince 2021

            Řečníci

            SA

            Shubhada Agrawal

            Řečník · 0 sledujících

            WK

            Wouter Koolen

            Řečník · 0 sledujících

            SJ

            Sandeep Juneja

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            Conditional value-at-risk (CVaR) and value-at-risk (VaR) are popular tail-risk measures in finance and insurance industries as well as in highly reliable, safety-critical uncertain environments where often the underlying probability distributions are heavy-tailed. We use the multi-armed bandit best-arm identification framework and consider the problem of identifying the arm from amongst finitely many that has the smallest CVaR, VaR, or weighted sum of CVaR and mean. The latter captures the risk-…

            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

            Graph Adversarial Self-Supervised Learning
            04:34

            Graph Adversarial Self-Supervised Learning

            Longqi Yang, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Mini-Batch Consistent Slot Set Encoder for Scalable Set Encoding
            09:06

            Mini-Batch Consistent Slot Set Encoder for Scalable Set Encoding

            Andreis Bruno, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Mixed Supervised Object Detection via Transferring Mask Prior and Semantic Similarity
            09:11

            Mixed Supervised Object Detection via Transferring Mask Prior and Semantic Similarity

            Yan Liu, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Self-supervised Learning for genomics
            29:32

            Self-supervised Learning for genomics

            Mihaela van der Schaar

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Adaptive Proximal Gradient Methods for Structured Neural Networks
            10:46

            Adaptive Proximal Gradient Methods for Structured Neural Networks

            Jihun Yun, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2021 3 years ago

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

            Pushing Scientific Frontiers with AI Technologies
            56:52

            Pushing Scientific Frontiers with AI Technologies

            Tie-Yan Liu

            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