• 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

[Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers скачать в хорошем качестве

[Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers 3 месяца 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...
[Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: [Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно [Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers 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 [Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers 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



[Swami Gurumurthy Ph.D. Defense] Algorithms and Architectures for Improving Optimization Layers

Abstract: Many real-world challenges, from robotic control to resource management, can be effectively formulated as optimization problems. Recent advancements have focused on incorporating these optimization problems as layers within deep learning pipelines, enabling the explicit inclusion of auxiliary constraints or cost functions, which is crucial for applications such as enforcing physical laws, ensuring safety constraints, and optimizing complex objectives. However, these layers introduce several challenges, including inference inefficiencies, unstable training dynamics, modeling inaccuracies, and representational inefficiencies, which need to be addressed to fully harness their potential. We systematically investigate these challenges and propose novel numerical methods and architectural solutions that mitigate them, making optimization layers more efficient and effective within deep learning pipelines. Our contributions include methods for enhancing computational efficiency by exploiting the iterative nature of optimization problems, tackling issues of gradient bias and variance in high dimensional problems by exploiting parallelism and network learnt priors about the system, improving sample efficiency in reinforcement learning using approximate simulators, and mitigating representational problems with using complicated constrained optimization layers by creating a tight feedback loop between the optimizer state and the network outputs in domains like robotic control and mechanism design with LLMs. We demonstrate these contributions across different applications, ranging from input-optimization problems, 3D pose estimation and reconstruction, differentiable model predictive control and reinforcement learning problems. We also present a new approach for visual-inertial navigation in nanosatellites, highlighting the practical benefits of integrating optimization layers in challenging real-world scenarios. Together, these contributions advance our understanding of the complexities and opportunities in integrating optimization layers within deep learning models, offering new frameworks and insights that improve efficiency, stability, and generalizability across a wide range of complex tasks. Thesis Committee Members: Zico Kolter, Co-chair Zac Manchester, Co-chair Geoffrey Gordon Max Simchowitz Vladlen Koltun, Apple

Comments
  • [Tutorial] Optimization, Optimal Control, Trajectory Optimization, and Splines 2 года назад
    [Tutorial] Optimization, Optimal Control, Trajectory Optimization, and Splines
    Опубликовано: 2 года назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года назад
  • Импорт Firebase с помощью модулей JavaScript Firecasts [Руководство 2025 года] 1 час назад
    Импорт Firebase с помощью модулей JavaScript Firecasts [Руководство 2025 года]
    Опубликовано: 1 час назад
  • M.Fogelson Ph.D. Defense | Advances in Design, Optimization, and Simulation of Linkage-Based Systems 6 месяцев назад
    M.Fogelson Ph.D. Defense | Advances in Design, Optimization, and Simulation of Linkage-Based Systems
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Presentations
    Presentations
    Опубликовано:
  • Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning! 1 год назад
    Who's Adam and What's He Optimizing? | Deep Dive into Optimizers for Machine Learning!
    Опубликовано: 1 год назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 3 недели назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Melanie Zeilinger: 5 лет назад
    Melanie Zeilinger: "Learning-based Model Predictive Control - Towards Safe Learning in Control"
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман 1 месяц назад
    Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Constrained Optimization: Intuition behind the Lagrangian 2 года назад
    Constrained Optimization: Intuition behind the Lagrangian
    Опубликовано: 2 года назад
  • MPC from Basics to Learning-based Design (1/2) 3 года назад
    MPC from Basics to Learning-based Design (1/2)
    Опубликовано: 3 года назад
  • После Купянска Путину не верят даже свои. Руслан Левиев 1 день назад
    После Купянска Путину не верят даже свои. Руслан Левиев
    Опубликовано: 1 день назад
  • The Strange Math That Predicts (Almost) Anything 5 месяцев назад
    The Strange Math That Predicts (Almost) Anything
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Kishore Mahbubani’s Brutal Truth on America’s Decline 3 месяца назад
    Kishore Mahbubani’s Brutal Truth on America’s Decline
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 4 недели назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Optimal Control (CMU 16-745) 2025 Lecture 20: How to Walk 8 месяцев назад
    Optimal Control (CMU 16-745) 2025 Lecture 20: How to Walk
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • I never intuitively understood Tensors...until now! 7 месяцев назад
    I never intuitively understood Tensors...until now!
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS? 12 часов назад
    Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?
    Опубликовано: 12 часов назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 8 дней назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 8 дней назад
  • GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем 1 год назад
    GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем
    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