网上赌钱-盈乐博娱乐城_百家乐详解_sz新全讯网xb112 (中国)·官方网站

Unnormalized Sampling and Generative Learning非標準化抽樣和生成學習

時間:2023-10-17 00:00    來源:     閱讀:

光華講壇——社會名流與企業家論壇第6603期

主題Unnormalized Sampling and Generative Learning非標準化抽樣和生成學習

主講人武漢大學 焦雨領副教授

主持人西南財經大學 常晉源教授

10月20日 14:00-15:00

舉辦地點:西南財經大學光華校區光華樓1003會議室

主辦單位:數據科學與商業智能聯合實驗室 統計學院 科研處

主講人簡介:

焦雨領,武漢大學數學統計學院副教授、博士生導師。主要研究方向為科學計算、機器學習。入選國家級青年人才,任ACM Transaction on Probabilistic Machine Learning編委。在包括AoS、JASA、SINUM、SICS、SIMA、SICON、ACHA、JMLR、TSP、IP、ICML、NeurIPS等在內的期刊和會議上發表了40余篇論文。

內容簡介

Estimating underlying distributions from data and sampling from unnormalized densities are two fundamental tasks. In this talk we will present a framework with theoretical guarantees to achieve these goals via bring the strength of mechanism (optimal transportation, gradient flow on measure spaces, ODE, SDE) and data (deep neural networks fitting).

從數據估算基礎分布和從非標準化的密度中抽樣是兩項基本任務。本次報告將介紹一個具有理論保證的框架,通過結合機制的力量(最優運輸、測度空間上的梯度流、常微分方程、隨機微分方程)和數據(深度神經網絡擬合)來實現這些目標。

西南財經大學  版權所有 webmaster@swufe.edu.cn     蜀ICP備 05006386-1號      川公網安備51010502010087號
CEO百家乐的玩法技巧和规则| 大发888信誉娱乐城管理| 威尼斯人娱乐网网址| 圣淘沙娱乐城真人赌博| 百家乐路单下注| 大发888官网客户端| 百家乐官网椅子| 大发888官网网址| 百家乐游戏群号| 百家乐官网博彩策略论坛| 百家乐单跳| 百家乐官网有秘技吗| 百家乐实战路| 百家乐破解方法技巧| 百家乐官网机器手怎么做弊| 在线玩百家乐的玩法技巧和规则| 网上百家乐官网的技巧| 德晋百家乐的玩法技巧和规则 | 百家乐三珠投注法| 百家乐官网视频中国象棋| 大杀器百家乐学院| 风水24山里的四维八干| 棋牌真钱游戏| 大发888娱乐城 博狗| 真钱百家乐游戏排行| 粤港澳百家乐官网赌场娱乐网规则 | 百家乐官网视频双扣| 投注网| 百家乐游戏什么时间容易出| 最新百家乐游戏机| 百家乐官网便利| 百家乐官网PK| 澳门百家乐官网娱乐城怎么样| 乐业县| 德州扑克战术与策略分析| 实战百家乐的玩法技巧和规则 | 尊龙国际开户| 威尼斯人娱乐城打造| 百家乐的弱点| 玩百家乐犯法| 赌场百家乐玩法介绍|