Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

[15] Christian Szegedy - Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian

1:06:52
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 302418430 series 2982803
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Christian Szegedy is a Research Scientist at Google. His research machine learning methods such as the inception architecture, batch normalization and adversarial examples, and he currently investigates machine learning for mathematical reasoning. Christian’s PhD thesis is titled "Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian" which he completed in 2005 at the University of Bonn. We discuss Christian’s background in mathematics, his PhD work on areas of both pure and applied mathematics, and his path into machine learning research. Finally, we discuss his recent work with using deep learning for mathematical reasoning and automatically formalizing mathematics. Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode15.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.buymeacoffee.com/thesisreview
  continue reading

47 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 302418430 series 2982803
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Christian Szegedy is a Research Scientist at Google. His research machine learning methods such as the inception architecture, batch normalization and adversarial examples, and he currently investigates machine learning for mathematical reasoning. Christian’s PhD thesis is titled "Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian" which he completed in 2005 at the University of Bonn. We discuss Christian’s background in mathematics, his PhD work on areas of both pure and applied mathematics, and his path into machine learning research. Finally, we discuss his recent work with using deep learning for mathematical reasoning and automatically formalizing mathematics. Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode15.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.buymeacoffee.com/thesisreview
  continue reading

47 επεισόδια

همه قسمت ها

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς