Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Календарь
Поиск
Регистрация семинара

RSS
Ближайшие семинары




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

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
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025