图 书 馆境外开放课程——编辑志愿者
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7677A near-optimal algorithm for finite partial-monitoring games against adversarial opponents[附近的一个有限部分监控比赛的对抗对手的优化算法]
Gábor Bartók(苏黎世联邦理工学院) 局部监控是一种在线学习模式, 在每个时间步骤中, 在学习者和对手选择自己的行为后, 对学习者的损失和反馈都是根据损失和反馈函数计算的, 这两者都是学习者在之前...
热度：37
Gábor Bartók(苏黎世联邦理工学院) 局部监控是一种在线学习模式, 在每个时间步骤中, 在学习者和对手选择自己的行为后, 对学习者的损失和反馈都是根据损失和反馈函数计算的, 这两者都是学习者在之前...
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78Design Principles for Neuroprosthetics[对于神经义肢的设计原则]
José del R. Millán(洛桑联邦理工学院) bci 有一个很高的、也许是大胆的承诺: 通过获得新的大脑能力来增强人类的力量, 使我们能够通过 "思考" 直接与我们的环境进行交流和互动。这对身体残疾人尤其重要...
热度：49
José del R. Millán(洛桑联邦理工学院) bci 有一个很高的、也许是大胆的承诺: 通过获得新的大脑能力来增强人类的力量, 使我们能够通过 "思考" 直接与我们的环境进行交流和互动。这对身体残疾人尤其重要...
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79A Novel Time Series Based Approach to Detect Gradual Vegetation Changes in Forests[一种新的时间序列为基础的方法来检测森林植被的变化]
Yashu Chamber(明尼苏达大学) 众所周知, 森林在维护整个地球的生物多样性和生态系统健康方面发挥着至关重要的作用。这一重要的生态资源正受到人为和生物压力的威胁, 从虫害到商业伐木。因此, ...
热度：29
Yashu Chamber(明尼苏达大学) 众所周知, 森林在维护整个地球的生物多样性和生态系统健康方面发挥着至关重要的作用。这一重要的生态资源正受到人为和生物压力的威胁, 从虫害到商业伐木。因此, ...
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80A Semi-fuzzy approach for online divisive-agglomerative clustering[在线分裂聚类的半模糊的方法]
Pedro Pereira Rodrigues(波尔图大学) 在线划分-聚类分析 (odac) 是一种增量方法, 用于使用分层过程对流式程序进行时间序列的随时间变化进行分组。它使用基于流之间相关性的自上而下的策略, 构建类似...
热度：33
Pedro Pereira Rodrigues(波尔图大学) 在线划分-聚类分析 (odac) 是一种增量方法, 用于使用分层过程对流式程序进行时间序列的随时间变化进行分组。它使用基于流之间相关性的自上而下的策略, 构建类似...
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81Classification in Very High Dimensional Problems with Handfuls of Examples[在一把一把的例子非常高维问题的分类]
Mark Palatucci(卡内基梅隆大学)
热度：56
Mark Palatucci(卡内基梅隆大学)
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82Data mining and Machine learning algorithms[数据挖掘与机器学习算法]
José L. Balcázar(加泰罗尼亚政治大学) 今天这些讲座的目的是回顾一些相当基本的机器学习算法, 同时试图从数据挖掘的角度来看待它们。因此, 我们将讨论建模的概念、它在从数据中发现知识过程中的作用, ...
热度：94
José L. Balcázar(加泰罗尼亚政治大学) 今天这些讲座的目的是回顾一些相当基本的机器学习算法, 同时试图从数据挖掘的角度来看待它们。因此, 我们将讨论建模的概念、它在从数据中发现知识过程中的作用, ...
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8384Slovenian Criminology: Its Beginnings, Development and State of the Art[斯洛文尼亚犯罪学：成立的发展与现状]
Gorazd Meško(马里博尔大学) 斯洛文尼亚犯罪学文献的早期就可以追溯到 20世纪20年代初, 当时具有足够文学才能描述复杂的法律和犯罪问题的法官 fran milčinski 出版了第一部斯洛文尼亚关于少...
热度：32
Gorazd Meško(马里博尔大学) 斯洛文尼亚犯罪学文献的早期就可以追溯到 20世纪20年代初, 当时具有足够文学才能描述复杂的法律和犯罪问题的法官 fran milčinski 出版了第一部斯洛文尼亚关于少...
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85Adaptable Environmental Service Chains: The Challenges of Distributed Execution and Information Collection[适应环境服务链：分布式执行和信息采集的挑战]
George Athanasopoulos(雅典国立和卡波德斯里亚大学)
热度：44
George Athanasopoulos(雅典国立和卡波德斯里亚大学)
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86Challenges when translating scientific documents[翻译科学文献的挑战]
Holger Schwenk(缅因大学) 本报告将介绍我们的研究, 以执行高质量的自动翻译的科学文本。 我们开发了一个完整的业务系统, 并将其密切纳入法国国家科学论文档案。 用户可以以英文或法文存放...
热度：56
Holger Schwenk(缅因大学) 本报告将介绍我们的研究, 以执行高质量的自动翻译的科学文本。 我们开发了一个完整的业务系统, 并将其密切纳入法国国家科学论文档案。 用户可以以英文或法文存放...
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87Boosting with Incomplete Information[不完全信息的提高]
Yang Wang(西蒙弗雷泽大学) 在实际的机器学习问题中, 输入特征向量的一部分不完整是非常常见的: 不可用、缺失或损坏。本文提出了一种将特征与不完全信息和具有完整信息的特征集成起来的提升...
热度：41
Yang Wang(西蒙弗雷泽大学) 在实际的机器学习问题中, 输入特征向量的一部分不完整是非常常见的: 不可用、缺失或损坏。本文提出了一种将特征与不完全信息和具有完整信息的特征集成起来的提升...
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88Nonparametric density estimation by switching[开关的非参数密度估计]
Steven de Rooij(中枢维克昆德与信息大学) 根据标准 mdl 和贝叶斯模型的选择, 我们应该 (大致) 倾向于最大限度地减少整体预测误差的模型。但如果目标是预测良好, 很可能取决于模型最有用的样本大小来预测...
热度：155
Steven de Rooij(中枢维克昆德与信息大学) 根据标准 mdl 和贝叶斯模型的选择, 我们应该 (大致) 倾向于最大限度地减少整体预测误差的模型。但如果目标是预测良好, 很可能取决于模型最有用的样本大小来预测...
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89Causal Modelling Combining Instantaneous and Lagged Effects: an Identifiable Model Based on Non-Gaussianity[因果模型结合瞬时和滞后效应：基于非高斯的识别模型]
Aapo Hyvärinen(赫尔辛基大学) 连续值变量的因果分析通常使用自回归模型或具有瞬时效应的线性高斯贝叶斯网络。高斯贝叶斯网络的估计带来了严重的可识别性问题, 这也是最近提出使用非高斯模型的...
热度：32
Aapo Hyvärinen(赫尔辛基大学) 连续值变量的因果分析通常使用自回归模型或具有瞬时效应的线性高斯贝叶斯网络。高斯贝叶斯网络的估计带来了严重的可识别性问题, 这也是最近提出使用非高斯模型的...
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90Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders[具有去噪的自动编码器的提取与组合鲁棒特征]
Pascal Vincent(蒙特利尔大学) 先前的研究表明, 学习深层生成模型或判别模型的困难可以通过一个初始的无监督学习步骤来克服, 该步骤将输入映射到有用的迭代表示。我们引入并激励了一种新的培训...
热度：64
Pascal Vincent(蒙特利尔大学) 先前的研究表明, 学习深层生成模型或判别模型的困难可以通过一个初始的无监督学习步骤来克服, 该步骤将输入映射到有用的迭代表示。我们引入并激励了一种新的培训...
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