• 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

NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler... скачать в хорошем качестве

NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler... 13 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...
NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop:  No-U-Turn Sampler...
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler... в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler... 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 NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler... 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



NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: No-U-Turn Sampler...

Big Learning Workshop: Algorithms, Systems, and Tools for Learning at Scale at NIPS 2011 Invited Talk: The No-U-Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo by Matt Hoffman Matt Hoffman is a postdoc working with Prof. Andrew Gelman at Columbia University. His did his Ph.D. at Princeton University in Computer Science working in the Sound Lab with Prof. Perry Cook and Prof. David Blei. Matt's research focuses on developing efficient Bayesian inference algorithms and on Bayesian modeling of audio, audio feature extraction, music information retrieval, and the application of music information retrieval and modeling techniques to musical synthesis. Abstract: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo Hamiltonian Monte Carlo (HMC) is a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm that avoids the random walk behavior and sensitivity to correlations that plague many MCMC methods by taking a series of steps informed by first-order gradient information. These features allow it to converge to high-dimensional target distributions much more quickly than popular methods such as random walk Metropolis or Gibbs sampling. However, HMC's performance is highly sensitive to two user-specified parameters: a step size $\epsilon$ and a desired number of steps $L$. In particular, if $L$ is too small then the algorithm exhibits undesirable random walk behavior, while if $L$ is too large the algorithm wastes computation. We present the No-U-Turn Sampler (NUTS), an extension to HMC that eliminates the need to set a number of steps $L$. NUTS uses a recursive algorithm to build a set of likely candidate points that spans a wide swath of the target distribution, stopping automatically when it starts to double back and retrace its steps. NUTS is able to achieve similar performance to a well tuned standard HMC method, without requiring user intervention or costly tuning runs. NUTS can thus be used in applications such as BUGS-style automatic inference engines that require efficient "turnkey'' sampling algorithms.

Comments
  • NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Graphlab 2... 13 лет назад
    NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Graphlab 2...
    Опубликовано: 13 лет назад
  • Why do we need MCMC and how does it work? -- Ben Lambert (Oxford) 1 год назад
    Why do we need MCMC and how does it work? -- Ben Lambert (Oxford)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Efficient Bayesian inference with Hamiltonian Monte Carlo -- Michael Betancourt (Part 1) 11 лет назад
    Efficient Bayesian inference with Hamiltonian Monte Carlo -- Michael Betancourt (Part 1)
    Опубликовано: 11 лет назад
  • NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Spark: In-Memory Cluster... 13 лет назад
    NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Spark: In-Memory Cluster...
    Опубликовано: 13 лет 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
  • The intuition behind the Hamiltonian Monte Carlo algorithm 7 лет назад
    The intuition behind the Hamiltonian Monte Carlo algorithm
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Понимание GD&T 3 года назад
    Понимание GD&T
    Опубликовано: 3 года назад
  • 4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation 4 года назад
    4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation
    Опубликовано: 4 года назад
  • System Design Concepts Course and Interview Prep 1 год назад
    System Design Concepts Course and Interview Prep
    Опубликовано: 1 год назад
  • Hamiltonian Monte Carlo For Dummies (Statisticians / Pharmacometricians / All) 5 лет назад
    Hamiltonian Monte Carlo For Dummies (Statisticians / Pharmacometricians / All)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Моделирование Монте-Карло 5 лет назад
    Моделирование Монте-Карло
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Building Software at Google Scale Tech Talk 13 лет назад
    Building Software at Google Scale Tech Talk
    Опубликовано: 13 лет назад
  • Monte Carlo Seminar| Nawaf Bou-Rabee| The No-U-Turn Sampler| Oct 22, 2024 1 год назад
    Monte Carlo Seminar| Nawaf Bou-Rabee| The No-U-Turn Sampler| Oct 22, 2024
    Опубликовано: 1 год назад
  • Turing Centennial Conference: Turing, Church, Gödel, Computability, Complexity and Randomization 13 лет назад
    Turing Centennial Conference: Turing, Church, Gödel, Computability, Complexity and Randomization
    Опубликовано: 13 лет назад
  • NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Machine Learning... 13 лет назад
    NIPS 2011 Big Learning - Algorithms, Systems, & Tools Workshop: Machine Learning...
    Опубликовано: 13 лет 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
  • 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
  • Andrew Gelman - Bayes, statistics, and reproducibility (Rutgers, Foundations of Probability) 7 лет назад
    Andrew Gelman - Bayes, statistics, and reproducibility (Rutgers, Foundations of Probability)
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Майкл Бетанкур: Масштабируемый байесовский вывод с гамильтоновым Монте-Карло 7 лет назад
    Майкл Бетанкур: Масштабируемый байесовский вывод с гамильтоновым Монте-Карло
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Понимание алгоритма Метрополиса-Гастингса 5 лет назад
    Понимание алгоритма Метрополиса-Гастингса
    Опубликовано: 5 лет назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

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