Лаборатория искусственного интеллекта

Способность понимать многомерные данные и перерабатывать эти знания в полезные представления без учитлея, остается ключевой проблемой глубокого обучения. Один из подходов к решению этих проблем заключается в распутывании представлений, моделей, которые фиксируют независимые особенности данного представления таким образом, что, если один объект изменяется, другие остаются неизменными.

Стадартные подходы к распутыванию представлений всё ещё не устоялись. Для этого есть две основные причины: (1) мы еще не остановились на формальном определении распутывания, (2) вследствие этого мы еще не договорились о наилучшей метрике.

На предстоящем семинаре мы обсудим определение, метрики оценки и современных кандидатов на лучший подход к распутыванию.

Докладчик: Рауф Курбанов.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 10-е сентября, 20:00-21:30.

Место: Таймс, аудитория 204.

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars