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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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YouTube 英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式 Neural operator: A new paradigm for learning PDEs】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛(Animashree (Anima) Anandkumar,她的研究涉及张量代数方法、深度学习和非凸问题。) @徐芝兰
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Fourier Neural Operator(FNO)PDE 神经算子(中文字幕版)
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DeepONet PINN 神经算子网络求解偏微分方程 PDE
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【25集全】加州理工公开课 《机器学习与统计推断基础》
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中国人民大学高瓴人工智能学院
统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman
【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会
加州大学洛杉矶分校统计系讲师【用boot库实现自助法】——Miles Chen
统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
【AI范德彪】说意大利语的范德彪,一秒化身教父,以彪之名
统计 | 曾是谷歌高级研究科学家,将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
神经算子和图神经网络
统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法:模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick(从事机器学习和贝叶斯推断)
多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【用于大规模机器学习的张量方法】—阿尼玛什雷*阿南德库玛
芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
统计 | 麻省理工学院【次模性的理论和应用】——Stefanie Jegelka (斯蒂芬妮·耶格尔卡)
谷歌周彦祺: 大语言模型扩展——从幂律到稀疏性(GPT大模型训练方法系列【二】)
加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
加州理工学院【量子吉布斯采样 Quantum Gibbs Sampling】——Anthony Chen
统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
滑铁卢计算机系和统计系教授【从BERT到GPT】——阿里·戈德西(Ali Ghodsi)
【Proof-Trivial】 3.833... 分钟了解什么是【流形】
普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
统计 | 卡内基梅隆大学【如果你只有一个数据点...】——詹姆斯·莱纳(James Leiner)
某C9高校杰青被辞退
如何看待Kaiming面试MIT教职
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【Proof-Trivial】流形上的优化 @Nicolas Boumal (ENS→Princeton→EPFL)
电气工程全奖直博,我被麻省理工和普林斯顿录取了!!!
遍历理论,几何学和动力系统 第一讲
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为什么还是有很多傻der源源不断地涌入计算机视觉?
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