Alek Dimitriev: Boljši derivati binarnih spremenljivk

ASEF organizira spletno poljudnoznanstveno predavanje, ki ga bo v sredo, 8. septembra, ob 19. uri izvedel Alek Dimitriev, štipendist ASEF 2016, magister inženir računalništva in informatike (FRI UL) ter doktorski študent na Univerzi Teksas v Austinu.

PRIJAVA
Za ogled predavanja se je treba prijaviti do 8. septembra najkasneje do 18. ure: https://bit.ly/383fpsZ. Zoom povezava za dostop in koda za postavljanje vprašanj bosta vsem prijavljenim poslana na elektronski naslov na dan dogodka.

O PREDAVANJU
Sodobno strojno učenje pogosto sloni na uporabi različnih modelov globokih nevronskih mrež. V praktičnih aplikacijah je pomembno, da so tovrstni modeli sposobni ocenjevanja odvodov diskretnih spremenljivk, kar je lahko težka naloga. Prav tako pogosto na uspešnost modela vpliva njegova arhitektura, katere iskanje je lahko časovno potratno. V predstavitvi se bomo osredotočili na delo z binarnimi spremenljivkami, pogosto uporabnimi v variacijskih avtokodirnkih. Pokazali bomo najsodobnejše rezultate s tega področja na raznovrstnih podatkovnih množicah.

O PREDAVATELJU
Alek Dimitriev je ASEF Fellow 2016 in doktorski študent, ki se ukvarja s strojnim učenjem. Študij je začel na FRI UL, kjer je diplomiral in magistriral. Trenutno je na doktorskem študiju na Univerzi Teksas v Austinu na McCombs šoli za poslovanje. Leta 2016, preden je začel z doktorskim študijem, je bil v okviru ASEF štipendijskega programa na Univerzi Stanford pri prof. Juretu Leskovcu, kjer je raziskoval uporabo NLP za ustvarjanje omrežij iz znanstvenih povzetkov.