亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

神經架構搜索(NAS)是一個很有前途的領域。首先，我將討論圍繞NAS建立科學社區的各種工作，包括基準測試、最佳實踐和開放源碼框架。然后，我將討論該領域幾個令人興奮的方向:(1)廣泛的NAS加速技術;(2)在Auto-PyTorch中結合NAS +超參數優化，實現現成的AutoML;(3)神經集成搜索(NES)的擴展問題定義，它搜索一組互補的架構，而不是像NAS中搜索的單一架構。

來自MILA，Aaron Courville的《自監督表示學習綜述》， Introduction II - Overview of self-supervised representation learning?

來自Google研究科學家Mathieu Blondel的《梯度下降》教程，

深度學習在語音識別、計算機視覺等許多領域得到了廣泛的應用和突破。其中涉及的深度神經網絡結構和計算問題已經在機器學習中得到了很好的研究。但對于理解深度學習模型在網絡架構中的建模、逼近或泛化能力，缺乏理論基礎。在這里，我們對具有卷積結構的深度卷積神經網絡(CNNs)很感興趣。convolutional architecture使得deep CNNs和fully connected deep neural networks有本質的區別，而30年前發展起來的關于fully connected networks的經典理論并不適用。本講座介紹了深度神經網絡的數學理論與整流線性單元(ReLU)激活函數。特別是，我們首次證明了深度CNN的普遍性，即當神經網絡的深度足夠大時，深度CNN可以用來逼近任意的連續函數，達到任意的精度。我們還給出了顯式的逼近率，并表明對于一般函數，深度神經網絡的逼近能力至少與全連接多層神經網絡一樣好，對于徑向函數更好。我們的定量估計嚴格按照待計算的自由參數的數量給出，驗證了深度網絡神經網絡處理大數據的效率。

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization