Hosted By
בפרק זה נארח את אלה בור, שתספר לנו על מהם גרפים (קשתות וצמתים), על בעיות המיוצגות ע"י גרפים ועל שיכון גרפים במרחב אוקלידי (GNN, Node2Vec).
קישורים:
בפרק זה נעסוק בתחום ה-Curriculum Learning - מה זה ולמה זה טוב? איך מסדרים בסדר מוצלח יותר את דוגמאות האימון ולפי אילו מדדים? בשיחה, נדבר על המרכיבים המקובלים - scoring ו-pacing, ועל מתודולוגית Teacher-Student. קישורים רלוונטיים: Curriculum learning מאמר ראשון בנושא (Elman) Curriculum for Reinforcement Learning Teacher-Student Curriculum Learning On The Power of Curriculum Learning in Training Deep Networks ...
בפרק זה, נדבר על מודלים ג'נרטיביים, ובפרט על מהפכת ה-GAN=Generative Adversarial Networks. איך עובד הקסם? תחרות בין מודלים - האחד שמזייף, והשני שמגלה זיופים. וקצת על כל הנגזרות של האלגוריתם, שבאו כפטריות אחרי הגשם. קישורים: מאמר מקורי GAN DCGAN המתמטיקה של GAN WGAN INFOGAN BIGAN StyleGAN ...
בפרק זה נדבר על שיטת רגרסיה, שנקראת Kriging או Gaussian process regression - שיטה בייסיאנית שהחלה במטרה לאתר מכרות זהב. נדבר על מושגי מבוא, כמו: משתנה אקראי גאוסי ותהליך אקראי גאוסי, ועל משפט הגאוסיאני המותנה. קישורים רלוונטיים: https://www.math.univ-toulouse.fr/~fbachoc/LRC_Manon_2014.pdf Pydata nyc workshop on GPR Conjugate prior ...
