ул. Льва Толстого, 16

Empirical Risk Minimization: Complexity, Duality, Sampling, Sparsity and Big Data

Регистрация закрыта

Многие задачи анализа данных так или иначе сводятся к задачам минимизации эмпирического риска. В последние годы они стали особенно актуальны в связи с обучением глубоких нейронных сетей. Особенностью большинства современных задач является большое или даже огромное количество данных (число переменных и/или число слагаемых в функционале вида суммы). Питер Рихтарик — один из ведущих в мире специалистов по их решению - прочитал в Яндексе доклад на эту тему 2 декабря.

Программа

2 декабря в 19:00
ул. Льва Толстого, 16

Empirical Risk Minimization: Complexity, Duality, Sampling, Sparsity and Big Data

Регистрация закрыта

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, сообщите нам.
Яндекс может помочь с проведением вашего мероприятия. Подробнее
Подпишитесь:
Все материалы доступны по лицензии CC BY-NC 3.0 с обязательным указанием © ООО «Яндекс»
Wed Jan 20 2021 22:22:06 GMT+0300 (Moscow Standard Time)