Ахтунг, интересный ивент‼️
Смотрите, завтра, 9.12 в 19:00 у ребят из Сберлоги будет интересный живой доклад: “Современные Хопфилдовские Нейронные Сети в Машинном Обучении и Нейробиологии”.
Докладчик — Дмитрий Кротов (PhD) - выпускник Физфака МГУ, Пристона, а ныне — сотрудник IBM Research.
Хопфилдовские нейросети — нейросети с функционалом памяти. В отличие от обычных RNN/LSTM они позволяют записывать и хранить экспоненциально большое количество памяти. Благодаря этому, с их помощью можно решать многие интересные задачи в машинном обучении и использовать эти математические модели для описания биологической памяти.
На докладе Дмитрий расскажет про математическую теорию этих моделей и про конкретные практические задачи, где эти идеи оказываются полезными. А также о том, как эти сети связаны с RNN и Transformer'ами.
Больше информации о докладе — в канале Sberloga. Там же завтра будет ссылка на доклад (zoom).
Ну и кроме этого доклада у ребят часто проходят и другие — следите за новостями в канале 🙂
Смотрите, завтра, 9.12 в 19:00 у ребят из Сберлоги будет интересный живой доклад: “Современные Хопфилдовские Нейронные Сети в Машинном Обучении и Нейробиологии”.
Докладчик — Дмитрий Кротов (PhD) - выпускник Физфака МГУ, Пристона, а ныне — сотрудник IBM Research.
Хопфилдовские нейросети — нейросети с функционалом памяти. В отличие от обычных RNN/LSTM они позволяют записывать и хранить экспоненциально большое количество памяти. Благодаря этому, с их помощью можно решать многие интересные задачи в машинном обучении и использовать эти математические модели для описания биологической памяти.
На докладе Дмитрий расскажет про математическую теорию этих моделей и про конкретные практические задачи, где эти идеи оказываются полезными. А также о том, как эти сети связаны с RNN и Transformer'ами.
Больше информации о докладе — в канале Sberloga. Там же завтра будет ссылка на доклад (zoom).
Ну и кроме этого доклада у ребят часто проходят и другие — следите за новостями в канале 🙂