• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning скачать в хорошем качестве

Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning 6 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Beyond Empirical Risk Minimization: the lessons of deep learning

Mikhail Belkin, Professor, The Ohio State University - Department of Computer Science and Engineering, Department of Statistics, Center for Cognitive Science Abstract: "A model with zero training error is overfit to the training data and will typically generalize poorly" goes statistical textbook wisdom. Yet, in modern practice, over-parametrized deep networks with near perfect fit on training data still show excellent test performance. This apparent contradiction points to troubling cracks in the conceptual foundations of machine learning. While classical analyses of Empirical Risk Minimization rely on balancing the complexity of predictors with training error, modern models are best described by interpolation. In that paradigm a predictor is chosen by minimizing (explicitly or implicitly) a norm corresponding to a certain inductive bias over a space of functions that fit the training data exactly. I will discuss the nature of the challenge to our understanding of machine learning and point the way forward to first analyses that account for the empirically observed phenomena. Furthermore, I will show how classical and modern models can be unified within a single "double descent" risk curve, which subsumes the classical U-shaped bias-variance trade-off. Finally, as an example of a particularly interesting inductive bias, I will show evidence that deep over-parametrized auto-encoders networks, trained with SGD, implement a form of associative memory with training examples as attractor states.

Comments
  • Exploring how the nervous system produces movement sequences 5 лет назад
    Exploring how the nervous system produces movement sequences
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Some things you need to know about machine learning but didn't know... - Sanjeev Arora 7 лет назад
    Some things you need to know about machine learning but didn't know... - Sanjeev Arora
    Опубликовано: 7 лет назад
  • ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner) 8 лет назад
    ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner)
    Опубликовано: 8 лет назад
  • ICLR 2021 Keynote - 4 года назад
    ICLR 2021 Keynote - "Geometric Deep Learning: The Erlangen Programme of ML" - M Bronstein
    Опубликовано: 4 года назад
  • Reconciling modern machine learning and the bias-variance trade-off 6 лет назад
    Reconciling modern machine learning and the bias-variance trade-off
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Лекция по машинному обучению 16 «Минимизация эмпирического риска» — Корнелл CS4780 SP17 7 лет назад
    Лекция по машинному обучению 16 «Минимизация эмпирического риска» — Корнелл CS4780 SP17
    Опубликовано: 7 лет назад
  • LSTM is dead. Long Live Transformers! 6 лет назад
    LSTM is dead. Long Live Transformers!
    Опубликовано: 6 лет назад
  • NeurIPS 2020 Tutorial: Deep Implicit Layers 5 лет назад
    NeurIPS 2020 Tutorial: Deep Implicit Layers
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Подстава Козака, претензии ФБК, охота на Чубайса. Кирилл Мартынов 1 день назад
    Подстава Козака, претензии ФБК, охота на Чубайса. Кирилл Мартынов
    Опубликовано: 1 день назад
  • Shawe-Taylor and Rivasplata: Statistical Learning Theory - a Hitchhiker's Guide (NeurIPS 2018) 7 лет назад
    Shawe-Taylor and Rivasplata: Statistical Learning Theory - a Hitchhiker's Guide (NeurIPS 2018)
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Как Щелкунчик стал суперзвездой? / Расследование Владимира Раевского 1 день назад
    Как Щелкунчик стал суперзвездой? / Расследование Владимира Раевского
    Опубликовано: 1 день назад
  • Поиск нейронной архитектуры без обучения (с пояснениями) 5 лет назад
    Поиск нейронной архитектуры без обучения (с пояснениями)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Sanjeev Arora: Why do deep nets generalize, that is, predict well on unseen data 7 лет назад
    Sanjeev Arora: Why do deep nets generalize, that is, predict well on unseen data
    Опубликовано: 7 лет назад
  • 16. Learning: Support Vector Machines 11 лет назад
    16. Learning: Support Vector Machines
    Опубликовано: 11 лет назад
  • An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications 5 лет назад
    An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Придуманное Рождество: как было на самом деле? — о. Алексей Уминский и Андрей Десницкий, FR ENG SUBS 3 дня назад
    Придуманное Рождество: как было на самом деле? — о. Алексей Уминский и Андрей Десницкий, FR ENG SUBS
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Complete Statistical Theory of Learning (Vladimir Vapnik) | MIT Deep Learning Series 5 лет назад
    Complete Statistical Theory of Learning (Vladimir Vapnik) | MIT Deep Learning Series
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Towards Understanding Deep Classifiers though Neural Collapse 1 год назад
    Towards Understanding Deep Classifiers though Neural Collapse
    Опубликовано: 1 год назад
  • Andrea Montanari (Stanford) -- Mean Field Descriptions of Two Layers Neural Network 6 лет назад
    Andrea Montanari (Stanford) -- Mean Field Descriptions of Two Layers Neural Network
    Опубликовано: 6 лет назад
  • НЕВИДИМОЕ ВЕЩЕСТВО, ИЗ КОТОРОГО СОСТОИТ ВСЕЛЕННАЯ: ТЁМНАЯ МАТЕРИЯ. Семихатов, Сурдин, Боос 3 дня назад
    НЕВИДИМОЕ ВЕЩЕСТВО, ИЗ КОТОРОГО СОСТОИТ ВСЕЛЕННАЯ: ТЁМНАЯ МАТЕРИЯ. Семихатов, Сурдин, Боос
    Опубликовано: 3 дня назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5