• 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

Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein скачать в хорошем качестве

Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein 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...
Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein 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 Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein 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



Deep learning on graphs: successes, challenges | Graph Neural Networks | Michael Bronstein

Conference Website: https://saiconference.com/IntelliSys Deep learning on graphs and network-structured data has recently become one of the hottest topics in machine learning. Graphs are powerful mathematical abstractions that can describe complex systems of relations and interactions in fields ranging from biology and high-energy physics to social science and economics. In this talk, I will outline the basic methods, applications, challenges and possible future directions in the field. About the Speaker: Michael Bronstein is a professor at Imperial College London, where he holds the Chair in Machine Learning and Pattern Recognition, and Head of Graph Learning Research at Twitter. Michael received his PhD from the Technion in 2007. He has held visiting appointments at Stanford, MIT, Harvard, and Tel Aviv University, and has also been affiliated with three Institutes for Advanced Study (at TU Munich as a Rudolf Diesel Fellow (2017-), at Harvard as a Radcliffe fellow (2017-2018), and at Princeton (2020)). Michael is the recipient of five ERC grants, Fellow of IEEE, IAPR, and ELLIS, ACM Distinguished Speaker, and World Economic Forum Young Scientist. In addition to his academic career, Michael is a serial entrepreneur and founder of multiple startup companies, including Novafora, Invision (acquired by Intel in 2012), Videocites, and Fabula AI (acquired by Twitter in 2019). He has previously served as Principal Engineer at Intel Perceptual Computing and was one of the key developers of the Intel RealSense technology.

Comments
  • Explainable Machine Learning - Freddy Lecue, Chief AI Scientist CortAIx 5 лет назад
    Explainable Machine Learning - Freddy Lecue, Chief AI Scientist CortAIx
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Pushing the boundaries of AI research at Qualcomm - Max Welling (University of Amsterdam & Qualcomm) 5 лет назад
    Pushing the boundaries of AI research at Qualcomm - Max Welling (University of Amsterdam & Qualcomm)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Michael Bronstein - Geometric Deep Learning | MLSS Kraków 2023 1 год назад
    Michael Bronstein - Geometric Deep Learning | MLSS Kraków 2023
    Опубликовано: 1 год назад
  • A Survey on Graph Neural Networks for Time Series 2 года назад
    A Survey on Graph Neural Networks for Time Series
    Опубликовано: 2 года 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
  • ICLR 2021 Keynote - 4 года назад
    ICLR 2021 Keynote - "Geometric Deep Learning: The Erlangen Programme of ML" - M Bronstein
    Опубликовано: 4 года назад
  • Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs | 2021 | Lecture 7.2 - A Single Layer of a GNN 4 года назад
    Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs | 2021 | Lecture 7.2 - A Single Layer of a GNN
    Опубликовано: 4 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
  • Neural and Non-Neural AI, Reasoning, Transformers, and LSTMs 1 год назад
    Neural and Non-Neural AI, Reasoning, Transformers, and LSTMs
    Опубликовано: 1 год назад
  • Stanford CS224W: Machine Learning w/ Graphs I 2023 I GNNs for Recommender Systems 2 года назад
    Stanford CS224W: Machine Learning w/ Graphs I 2023 I GNNs for Recommender Systems
    Опубликовано: 2 года 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
  • Theoretical Foundations of Graph Neural Networks 4 года назад
    Theoretical Foundations of Graph Neural Networks
    Опубликовано: 4 года назад
  • AMMI Course 4 года назад
    AMMI Course "Geometric Deep Learning" - Lecture 1 (Introduction) - Michael Bronstein
    Опубликовано: 4 года назад
  • Intro to graph neural networks (ML Tech Talks) 4 года назад
    Intro to graph neural networks (ML Tech Talks)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Graph Neural Networks in Computational Biology: A Personal Perspective - Petar Veličković 4 года назад
    Graph Neural Networks in Computational Biology: A Personal Perspective - Petar Veličković
    Опубликовано: 4 года назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Graph Neural Networks (GNN) using Pytorch Geometric | Stanford University 5 лет назад
    Graph Neural Networks (GNN) using Pytorch Geometric | Stanford University
    Опубликовано: 5 лет назад
  • LLMs as Graph Neural Networks | Petar Veličković @ GLOW 8 месяцев назад
    LLMs as Graph Neural Networks | Petar Veličković @ GLOW
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Understanding AI from Scratch – Neural Networks Course 1 год назад
    Understanding AI from Scratch – Neural Networks Course
    Опубликовано: 1 год назад
  • Hot Topics in Computing Prof. Michael Bronstein 1 год назад
    Hot Topics in Computing Prof. Michael Bronstein
    Опубликовано: 1 год 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