NIPS 2017 - Interpretable ML workshop 기존에 interpretation 관련 논문들 블로그: http://blog.qure.ai/notes/deep-learning-visualization-gradient-based-methods 1. Deep inside convolutional networks: Visualising image classification models and saliency maps, ArXiv, 20132. Learning Important Features Through Propagating Activation Differences, ArXiv, 2017 3. CAM: Learning deep features for discriminative localization, CVPR 20164. GradCAM: Grad-CAM:.. 더보기 On Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning 요즘엔 말장난이 유행인가 보다. 그 Yee Whye의 발표를 한번 정리해보자. 토마스 베이즈랑 힌튼의 두 접근을 합쳐보자는 게 목적이다. 일단 베이지안 러닝에 대해서 알아보자. 이예테니까 할 수 있는 멋진 그림이다. 우리(=베이지안)가 원하는 것은 포스테리어를 구하는 것이다. 즉 reverse conditional distribution을 Bayes' rule로 구하는게 목적이다. 실제로 써먹을 때는 posterior mean을 구해야 한다. 예를 들어 RL에서는 유틸리티를 최대로 하는 action을 고를 수 있다. 이 경우에 파라미터는 유틸리티의 파라미터이다. 위 그림은 LDA를 이용해서 87년부터 2015년까지 토픽을 보여주는 것이다. 딥러닝이 뜨고 있다!! 베이지안 학습의 장단점에 대해서 생각해보자.. 더보기 Postdoc 자리를 물어보는 이메일 포닥 메일 보내기Postdoctoral Position - Sungjoon ChoiDear Prof. Gaurav S. Sukhatme, I am a Ph.D. student in the School of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University, Korea. I am expecting to graduate in February 2018 and I am looking for a postdoctoral position. I was always an admirer of your lab’s great work in robotics area. I think I can be a good match to your lab, whic.. 더보기 Robotics and AI infographics 더보기 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 161 다음
