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 Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor

  • Harvard CMSA
  • 2019-09-06
  • 603
Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor
  • ok logo

Скачать Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor 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 Justin Solomon | Linking the Theory and Practice of Optimal Transpor

Speaker: Justin Solomon, MIT

Title: Linking the Theory and Practice of Optimal Transport

Abstract: Optimal transport is a theory linking probability to geometry, with applications across computer graphics, machine learning, and scientific computing. While transport has long been recognized as a valuable theoretical tool, only recently have we developed the computational machinery needed to apply it to practical computational problems. In this talk, I will discuss efforts with my students to scale up transport and related computations, showing that the best algorithm and model for this task depends on details of the application scenario. In particular, we will consider settings in representation learning using entropically-regularized transport, Bayesian inference using semi-discrete transport, and graphics/PDE using dynamical Eulerian models.

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]