Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation

  • INI Seminar Room 1
  • 2025-12-15
  • 0
Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation
  • ok logo

Скачать Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Dr. Steven Scott | Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation

Speaker: Dr Steven Scott (Google)
Date: 4th Jul 2017 - 11:00 to 11:45
Venue: INI Seminar Room 1
Title: Comparing Consensus Monte Carlo Strategies for Distributed Bayesian Computation
Event: (SINW01) Scalable statistical inference
Abstract: Consensus Monte Carlo is an algorithm for conducting Monte Carlo based Bayesian inference on large data sets distributed across many worker machines in a data center. The algorithm operates by running a separate Monte Carlo algorithm on each worker machine, which only sees a portion of the full data set. The worker-level posterior samples are then combined to form a Monte Carlo approximation to the full posterior distribution based on the complete data set. We compare several methods of carrying out the combination, including a new method based on approximating worker-level simulations using a mixture of multivariate Gaussian distributions. We find that resampling and kernel density based methods break down after 10 or sometimes fewer dimensions, while the new mixture-based approach works well, but the necessary mixture models take too long to fit.

-------------------

FOLLOW US
🌐| Website: https://www.newton.ac.uk
🎥| Main Channel:    / @isaacnewtoninstitute  
🐦| Twitter:   / newtoninstitute  
💬| Facebook:   / newton.institute  
📷| Instagram:   / isaacnewtoninstitute  
🔗| LinkedIn:   / isaac-newton-institute-for-mathematical-sc...  

SEMINAR ROOMS
🥇| INI Seminar Room 1:    / @iniseminarroom1  
🥈| INI Seminar Room 2:    / @iniseminarroom2  
🛰️| INI Satellite Events:    / @inisatellite  

ABOUT
The Isaac Newton Institute is a national and international visitor research institute. It runs research programmes on selected themes in mathematics and the mathematical sciences with applications over a wide range of science and technology. It attracts leading mathematical scientists from the UK and overseas to interact in research over an extended period.

👉 Learn more about us and our events here: https://www.newton.ac.uk

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]