• 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

15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse скачать в хорошем качестве

15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse 7 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...
15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse 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 15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse 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



15th Annual Shannon Memorial Lecture - Prof. David Tse

15th Annual Shannon Memorial Lecture November 17, 2017 Atkinson Hall, UC San Diego Stanford professor David Tse, recipient of the 2017 Claude E. Shannon Award, will deliver the 15th annual Shannon Memorial Lecture hosted by CMRR, the Qualcomm Institute and its Information Theory and Applications Center (ITA). Claude Shannon invented information theory to understand the fundamental limits of communication. Since then, it has revolutionized the communication field. The core of information theory is an approach to research based on finding the simplest model to study a problem. Although conceived and cultivated in the context of communication, this approach to research has much broader applicability. In this talk, we illustrate this using our recent work on Generative Adversarial Networks (GANs). GANs is a novel approach to the age-old problem of learning a probabilistic model from data. Learning is achieved by setting up a game between a generator whose goal is to generate fake data that are close to the real data, and a discriminator whose goal is to distinguish between the real and fake data. Even though many increasingly complex GANs architectures have been proposed recently, several basic issues remain unanswered: 1) What is a general way of specifying the loss function of GANs? 2) What is the limiting solution of a GAN as the amount of data increases? 3) What is the generalization ability of a GAN? We answer these questions in the simplest setting of the problem. In the process, a connection is drawn between GANs, optimal transport theory, and rate-distortion theory.

Comments

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