ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Mini-course "Learning with Structured Data". Lecture 3.3 (Christoph Lampert)

Автор: ФКН ВШЭ

Загружено: 2016-09-16

Просмотров: 307

Описание: Structured prediction methods have completely changed the way to solve machine learning problems on the recognition of complex objects with a large number of interdependent components.
The mini-course focuses on an in-depth introduction to the theory and applications of one of today's most popular approaches to solving such problems - discrete probabilistic graphical models.
Using examples from computer vision, we will look at various learning and inference algorithms in graphical models, such as
Confidence propagation (dynamic programming)
Graph cuts
Maximum likelihood estimation
Margin maximisation

Speaker: Professor Christoph Lampert, IST Austria.

Faculty of Computer Science: https://cs.hse.ru/en/
Follow us:   / hsefcs  ,   / cs_hse  

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Mini-course "Learning with Structured Data". Lecture 3.3 (Christoph Lampert)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Mini-course

Mini-course "Learning with Structured Data". Lecture 1.1 (Christoph Lampert)

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Understanding LLM Pre-Training Using Functional Scaling Laws (Lei Wu)

Understanding LLM Pre-Training Using Functional Scaling Laws (Lei Wu)

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше

ИИ в ценообразовании: как ML помогает бизнесу зарабатывать больше

Włodzimierz Czarzasty - konferencja po posiedzeniu RBN

Włodzimierz Czarzasty - konferencja po posiedzeniu RBN

Oświadczenie Premiera Donalda Tuska dla mediów

Oświadczenie Premiera Donalda Tuska dla mediów

Александра Прокопенко: что власти не могут скрыть даже в официальной статистике? Телеграм и бизнес

Александра Прокопенко: что власти не могут скрыть даже в официальной статистике? Телеграм и бизнес

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Fine-Grained Urban Traffic Forecasting on Metropolis-Scale Road Networks (Фёдор Великонивцев)

Fine-Grained Urban Traffic Forecasting on Metropolis-Scale Road Networks (Фёдор Великонивцев)

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой

Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой

Реконструкции случайных графов (Никита Звонков)

Реконструкции случайных графов (Никита Звонков)

Понимание GD&T

Понимание GD&T

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Microsoft Copilot Studio для начинающих 2026 — Полное руководство

Microsoft Copilot Studio для начинающих 2026 — Полное руководство

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Музыка для глубокой работы: 4 часа фокуса 🌿 Поток, Продуктивность и Снятие Стресса

Музыка для глубокой работы: 4 часа фокуса 🌿 Поток, Продуктивность и Снятие Стресса

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]