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

EPFL的Lenka Zdeborová教授在UAI2021上的keynote報告《貝葉斯最優學習》

來自UIUC的Transformers最新教程。

Transformer 架構 architecture Attention models Implementation details Transformer-based 語言模型 language models BERT GPT Other models

Transformer 視覺 Applications of Transformers in vision

一份來自FarizDarari的簡明教程

機器學習中許多最重要概念路線圖，如何學習它們以及使用什么工具來執行它們。

即:

??機器學習問題, 機器學習問題是什么樣子? ??機器學習過程—一旦你發現一個問題,你會采取什么步驟來解決嗎? ??—你該怎么使用機器學習工具來構建解決方案嗎? ??機器學習數學,哪些部分機器學習代碼要你寫? ??機器學習資源——好吧, 很酷,我該如何學習呢?

地址：

//github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

這個網絡研討會介紹了數據科學的基礎知識，并簡要回顧了一些統計的基本概念。它還概述了如何擁有一個成功的數據科學項目。

機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自牛津大學Yee Whye Teh教授講述《元學習》，165頁ppt系統性講述了元學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹

Yee Whye Teh是牛津大學統計學系的統計機器學習教授，也是DeepMind研究人工智能的科學家。他在多倫多大學(Geoffrey E. Hinton教授)獲得博士學位，并在加州大學伯克利分校(Michael I. Jordan教授)和新加坡國立大學(Lee Kuan Yew博士后研究員)從事博士后工作。在進入牛津大學和DeepMind之前，他是一名講師，后來在倫敦大學學院(UCL)蓋茨比計算神經科學單元(Gatsby computing Neuroscience Unit)擔任讀者。他計劃聯合主席(Michael Titterington教授)人工智能國際會議和統計(AISTATS) 2010年,項目主持國際會議(Precup試圖教授)在2017年機器學習(ICML),和am /貝葉斯分析的副主編,IEEE模式分析與機器智能,機器學習日報,統計科學,英國皇家統計學會期刊B輯和機器學習研究期刊。他曾多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的區域主席。他的研究興趣橫跨機器學習和計算統計學，包括概率方法、貝葉斯非參數學和深度學習。他開發了新穎的模型以及高效的推理和學習算法。

【導讀】機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自德國人工智能教授 Bernhard Sch?lkopf教授講述《因果性》，177頁ppt系統性講述了機器學習中的因果性，非常干貨。

由Judea Pearl開創的圖因果推理起源于人工智能(AI)的研究，在很長一段時間內與機器學習領域幾乎沒有聯系。本文認為，機器學習和人工智能的硬開放問題本質上與因果關系有關，并解釋了該領域是如何開始理解它們的。

近年來，機器學習社區對因果關系的興趣顯著增加。我對因果關系的理解是由Judea Pearl和許多合作者和同事所啟發的，其中的大部分內容來自與Dominik Janzing和Jonas Peters合著的一本書(Peters et al.， 2017)。我已經在各種場合談論過這個話題，其中一些正在進入機器學習的主流，特別是因果建模可以提升機器學習模型的魯棒性。因果性和機器學習的交叉的發展令人興奮。這篇報告不僅能夠對討論因果思維對AI的重要性有所幫助，而且還可以為機器學習的觀眾介紹一些圖或結構因果模型的相關概念。

盡管最近取得了諸多成功，但如果我們將機器學習的能力與動物的能力進行比較，我們會發現，在一些動物擅長的關鍵技能上，前者相當糟糕。這包括遷移到新問題,任何形式的泛化,不是從一個數據點到下一個從相同的分布(采樣),而是從一個問題到下一個——都被稱為泛化。這個缺點并不是太令人吃驚，因為機器學習經常忽略生物大量使用的信息: 世界干預、領域遷移、時間結構。最后，機器學習也不擅長思考，在康拉德洛倫茨的意義上，即，在想象的空間中行動。我認為，因果性關注建模和推理，可以對理解和解決這些問題做出實質性的貢獻，從而將該領域帶入下一個層次。

視頻： //www.youtube.com/watch?v=btmJtThWmhA&feature=youtu.be

目錄內容：

• 背景介紹
• 結構化因果模型
• 獨立機制與解纏分解
• 做微積分
• 混淆
• 因果發現：兩變量情況
• 因果機器學習
• 時間序列

【導讀】來自加州大學圣地亞哥分校《計算機視覺中的領域自適應》中生成式對抗網絡GAN介紹