研究生国际暑期学校:智能可视计算(第二天)

研究生国际暑期学校:智能可视计算

主讲嘉宾:C.L. Philip Chen(陈俊龙)

时间:2018.7.24 上午
地点:郑州大学信工院二楼报告厅
主题:Universal Approximation Capability of Broad Learning System and its Structural Variations

此次报告主要讲解了:宽度学习
正是昨天王井东教授对CNN卷积网络宽度的拓展,受益匪浅。陈教授很高的情怀,开源了代码。

论文链接:http://ieeexplore.ieee.org/document/7987745
代码下载:http://www.broadlearning.ai

报告体会

1. 宽度学习可以降低CNN层数,使用层的宽度来代替深度,训练时间大大缩短,并且可以有效的提高准确率;
2. 面对实时输入的新数据,可以在几秒内完成训练,对处理实时的算法很有前景。

网络资源

宽度学习系统:一种不需要深度结构的高效增量学习系统

主讲嘉宾:Denish Manocha

时间:2018.7.24 下午
地点:郑州大学信工院二楼报告厅
主题:Robotics and Autonomous Driving(Video)

英语PPT + 英语音频
原来主题后面的(Video)是音频的意思。看来明天下午的报告也是Video啊啊啊。
我只想说一句:Although the report was wonderful, I couldn’t understand it.

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转载自blog.csdn.net/missxy_/article/details/81181371
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