20211030_杨海钊_Deep Network Approximation Error Characterization in term of Width_哔哩哔哩_bilibili

Name: 20211030_杨海钊_Deep Network Approximation Error Characterization in term of Width
Uploaded: 2021-11-01T13:04:53.000Z
Duration: 1 h 2 min 6 s
Channel: 机器学习与科学应用

机器学习与科学应用

机器学习联合研讨计划旨在为国内优秀学生和青年教授，整合国内外优质资源，创造全球顶级学习和科研环境及平台，使其成为机器学习及相关领域最优秀青年人才。本次报告，杨海钊 ( 普渡大学 ) 的报告题目是Deep Network Approximation: Error Characterization in term of Width and Depth。相关slides后期会放在机器学习与科学应用(c2, 视频播放量 627、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚数 8、收藏人数 24、转发人数 5, 视频作者 机器学习与科学应用, 作者简介 分享机器学习与科学应用相关优质教学与科研资源，相关视频：20211030_张仕俊_Deep Network Approximation Achieving Arbitrary Error with Fixed Siz，20210828_纪辉_Self-supervised Deep Learning for Solving Inverse Problems，20210403_吴磊_神经网络和高维函数逼近，20210828_应乐兴_Solving Inverse Problems with Deep Learning，20210417_李千骁_Machine Learning and Dynamical Systems，20210703_张林峰_DeePKS: a machine learning assisted electronic structure model，20210417_许志钦_理解神经网络的训练过程，20210814_Jinchao Xu_Barron Spaces，20210703_王涵_基于深度学习的分子动力学模拟，20210731_董彬_Learning and Learning to Solve PDEs