• 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

How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview) скачать в хорошем качестве

How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview) 5 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...
How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview) 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 How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview) 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



How DeepMind learns physics simulators with Graph Networks (w/ author interview)

Join my FREE course Basics of Graph Neural Networks (https://www.graphneuralnets.com/p/bas...! This video dives into the paper "Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks" from DeepMind and interviews one of its authors, Jonathan Godwin. Original Paper: https://arxiv.org/abs/2002.09405 Simulator video source: https://sites.google.com/view/learnin... Project Code & Datasets: https://github.com/deepmind/deepmind-... Mailing List: https://blog.zakjost.com/subscribe Discord Server:   / discord   Blog: https://blog.zakjost.com Patreon:   / welcomeaioverlords   References: Daniel Holden's talk from UbiSoft:    • GDC 2020 - Machine Learning, Physics Simul...   SPlisHSPlasH project: https://github.com/InteractiveCompute... "Data-driven Fluid Simulations using Regression Forests": https://people.inf.ethz.ch/ladickyl/f... "Latent Space Physics: Towards Learning the Temporal Evolution of Fluid Flow": https://arxiv.org/pdf/1802.10123.pdf "Learning to Predict the Cosmological Structure Formation": https://arxiv.org/pdf/1811.06533.pdf "Graph Networks as Learnable Physics Engines for Inference and Control": https://arxiv.org/pdf/1806.01242.pdf "Relational inductive biases, deep learning, and graph networks": https://arxiv.org/pdf/1806.01261.pdf Chapters 00:00 - Intro 02:24 - Why learnable physics engines? 03:15 - Literature survey 05:51 - High level overview of learning process 09:04 - Understanding the role of Graph Networks 13:15 - Interview with Jonathan Godwin introduction 14:26 - What are the key contributions of this paper? 16:40 - Why does this generalize so well? 18:23 - What about the "butterfly effect"? 21:08 - Possible application areas 25:35 - What framework for implementing/scaling this? 28:47 - Open questions and challenges 32:35 - What other research areas excite you, outside of GNNs?

Comments
  • How Uber uses Graph Neural Networks to recommend you food (live stream) Трансляция закончилась 5 лет назад
    How Uber uses Graph Neural Networks to recommend you food (live stream)
    Опубликовано: Трансляция закончилась 5 лет назад
  • Training Graph Neural Networks for CFD - Jakob Lohse | Deep Dive Session 6 1 год назад
    Training Graph Neural Networks for CFD - Jakob Lohse | Deep Dive Session 6
    Опубликовано: 1 год назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Демис Хассабис: Будущее ИИ, симуляция реальности, физика, игры | Лекс Фридман Подкаст #475 5 месяцев назад
    Демис Хассабис: Будущее ИИ, симуляция реальности, физика, игры | Лекс Фридман Подкаст #475
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Graph Neural Networks: A gentle introduction 3 года назад
    Graph Neural Networks: A gentle introduction
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Spyros Chatzivasileiadis: Physics-Informed Graph Neural Networks for Power Systems 7 месяцев назад
    Spyros Chatzivasileiadis: Physics-Informed Graph Neural Networks for Power Systems
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Тобиас Пфафф (DeepMind): Обучение моделированию сложных физических процессов с помощью графовых с... Трансляция закончилась 5 лет назад
    Тобиас Пфафф (DeepMind): Обучение моделированию сложных физических процессов с помощью графовых с...
    Опубликовано: Трансляция закончилась 5 лет назад
  • Self-/Unsupervised GNN Training 3 года назад
    Self-/Unsupervised GNN Training
    Опубликовано: 3 года назад
  • The Physicist Who Puts Penrose’s Quantum Ideas To The Test | Ivette Fuentes 3 дня назад
    The Physicist Who Puts Penrose’s Quantum Ideas To The Test | Ivette Fuentes
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Простая передача сообщений на графах 5 лет назад
    Простая передача сообщений на графах
    Опубликовано: 5 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
  • Fourier Neural Operator (FNO) [Physics Informed Machine Learning] 1 год назад
    Fourier Neural Operator (FNO) [Physics Informed Machine Learning]
    Опубликовано: 1 год назад
  • How Graph Neural Networks Are Transforming Industries 1 год назад
    How Graph Neural Networks Are Transforming Industries
    Опубликовано: 1 год назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как чёрные дыры навели физиков на мысль, что наша Вселенная - голограмма? 1 день назад
    Как чёрные дыры навели физиков на мысль, что наша Вселенная - голограмма?
    Опубликовано: 1 день назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Simulating Physics Using Constraint-Based Graph Networks | AI & Engineering | Yulia Rubanova 3 года назад
    Simulating Physics Using Constraint-Based Graph Networks | AI & Engineering | Yulia Rubanova
    Опубликовано: 3 года назад
  • Биология опережает ЛЮБЫЕ машины. Молекулярные моторы живых организмов внутри клеток 2 недели назад
    Биология опережает ЛЮБЫЕ машины. Молекулярные моторы живых организмов внутри клеток
    Опубликовано: 2 недели 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