[19 October, 11:00] Let's Talk ML

Václav Ostrožlík: Understanding deep learning requires rethinking generalization (slides)

Best paper award na ICML 2017. Autoři zkoumají, proč neuronové sítě generalizují. Ukazují na několika příkladech, že state of the art sítě mají dostatečnou kapacitu na to, aby se naučily i zcela náhodný dataset. To trochu rozporuje klasický pohled, že NN objevuje high-, mid-, low-level featury a díky nim dokáže dataset pojmout. Dále ukazují, že ani různé regularizační metody na generalizaci nemají až takový vliv.

Petr Nevyhoštěný: Unsupervised Audio Segmentation based on Restricted Boltzmann Machines (slides)

Rozdělení audia na homogenní sémantické části je v tomto článku řešeno za pomoci Conditional Restricted Boltzmann Machines, což je rozšíření RBM o podmíněnou pravděpodobnost nad nějakým jiným vektorem než je vstup, v tomto případě blízkou minulostí v audio záznamu.

Follow Us

Copyright (c) Data Science Laboratory @ FIT CTU 2014–2016. All rights reserved.