RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Совместный общематематический семинар СПбГУ и Пекинского Университета
14 января 2021 г. 16:00–17:00, г. Санкт-Петербург, online
 


Exploring Stochastic Methods For Deep Learning and Reinforcement Learning

Zaiwen Wen

Beijing International Center for Mathematical Research

Количество просмотров:
Эта страница:26

Аннотация: Stochastic methods are widely used in machine learning. In this talk, we present a structured stochastic quasi-Newton method and a sketchy empirical natural gradient method for deep learning. We also introduce a stochastic quadratic penalty algorithm for reinforcement learning.

Язык доклада: английский

Website: https://zoom.com.cn/j/68067087375?pwd=MnlxYU1yV05BTnVrUzRQOHF6YUVBQT09

* Meeting ID:680 6708 7375 Password:313186

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021