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Efficient learning of deeply layered models
深层模型的高效学习
基本信息
- 批准号：372965-2009
- 负责人：
- 金额：$ 2.91万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Postdoctoral Fellowships
- 财政年份：2010
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2010-01-01 至 2011-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Salakhutdinov, Ruslan其他文献
Learning with Hierarchical-Deep Models
- DOI：
10.1109/tpami.2012.269 - 发表时间：
2013-08-01 - 期刊：
- 影响因子：23.6
- 作者：
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Torralba, Antonio
Semantic hashing
- DOI：
10.1016/j.ijar.2008.11.006 - 发表时间：
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- 作者：
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Tenenbaum, Joshua B.
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- DOI：
10.1162/neco_a_00311 - 发表时间：
2012-08-01 - 期刊：
- 影响因子：2.9
- 作者：
Salakhutdinov, Ruslan;Hinton, Geoffrey - 通讯作者：
Hinton, Geoffrey
Don’t Copy the Teacher: Data and Model Challenges in Embodied Dialogue
不要模仿老师：具身对话中的数据和模型挑战
- DOI：
10.18653/v1/2022.emnlp-main.635 - 发表时间：
2022 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
Min, So Yeon;Zhu, Hao;Salakhutdinov, Ruslan;Bisk, Yonatan - 通讯作者：
Bisk, Yonatan
Salakhutdinov, Ruslan的其他文献
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{{ truncateString('Salakhutdinov, Ruslan', 18)}}的其他基金
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统计机器学习
- 批准号：
1230940-2015 - 财政年份：2015
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Learning Hierarchical Generative Models: Theory and Applications
学习分层生成模型：理论与应用
- 批准号：
418196-2012 - 财政年份：2015
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418196-2012 - 财政年份：2013
- 资助金额：
$ 2.91万 - 项目类别：
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Learning Hierarchical Generative Models: Theory and Applications
学习分层生成模型：理论与应用
- 批准号：
418196-2012 - 财政年份：2012
- 资助金额：
$ 2.91万 - 项目类别：
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Efficient learning of deeply layered models
深层模型的高效学习
- 批准号：
372965-2009 - 财政年份：2009
- 资助金额：
$ 2.91万 - 项目类别：
Postdoctoral Fellowships
Unsupervised learning algorithms for neural networks and nonlinear dimensionality reduction
神经网络和非线性降维的无监督学习算法
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- 资助金额：
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Unsupervised learning algorithms for neural networks and nonlinear dimensionality reduction
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Unsupervised learning algorithms for neural networks and nonlinear dimensionality reduction
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334607-2006 - 财政年份：2006
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Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
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- 资助金额：万元
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通过社区驱动的成果了解户外科学和环境学习体验的影响
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Integrating Self-Regulated Learning Into STEM Courses: Maximizing Learning Outcomes With The Success Through Self-Regulated Learning Framework
将自我调节学习融入 STEM 课程：通过自我调节学习框架取得成功，最大化学习成果
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职业：机器学习中非凸性的祝福 - 景观分析和高效算法
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$ 2.91万 - 项目类别：
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$ 2.91万 - 项目类别：
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RII Track-4:NSF: HEAL: Heterogeneity-aware Efficient and Adaptive Learning at Clusters and Edges
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RII Track-4：NSF：利用器官芯片数据进行物理信息机器学习，深入了解疾病进展和药物输送动力学
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Collaborative Research: NCS-FR: Individual variability in auditory learning characterized using multi-scale and multi-modal physiology and neuromodulation
合作研究：NCS-FR：利用多尺度、多模式生理学和神经调节表征听觉学习的个体差异
- 批准号：
2409652 - 财政年份：2024
- 资助金额：
$ 2.91万 - 项目类别：
Standard Grant