Neural Networks (The Machine-Learning Kind) BCS 247 March 2019
|
|
- Artur Dobrowolski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Neural Networks (The Machine-Learning Kind) BCS 247 March 2019
2 Neurons Networks Neural Networks?
3 Artificial Neurons Neural output summarized as a non-negative number (analogous to firing rate) Inputs from other neurons are weighted (dendrites) and summed (soma) Output (axon) consists of this sum passed through a nonlinear activation function f() (analogous to spiking threshold) f() enforces non-negativity w1x1 w2x2 w3x3 Computational abstraction Σ f
4 McCullough-Pitts Neurons (~1943) Single Neurons as Logic Gates (AND, OR, NOT) Networks implement any Truth Table
5 Perceptrons (~1957) Output = classification (weights = separating hyperplane) The XOR problem ~1969
6 Multi-Layer Perceptrons sigmoid Universal Approximation Theorem (~1989) A single hidden layer is sufficient to make MLPs a universal approximator deeplearning.net/tutorial/mlp.html
7 Gartner Hype Cycle How many hidden layer neurons? Learnability?
8 Deep Learning MLPs are shallow deep network
9 1980s vs 2010s what changed? Single hidden layer Fully Connected architecture Sigmoid activation function Small data and toy problems Multiple hidden layers ( depth ) Specialized architectures e.g. convolution and recurrence ReLU activation function Big Data and fast computers Some theoretical progress
10 Backpropagation Credit assignment problem: in a deep network, will adjusting a given weight help or hurt? How MLPs and deeper networks are trained Originally created for supervised learning problems Nothing but the chain rule from calculus applied to a cost function
11 <latexit sha1_base64="azka2xv7c7i1vzyop7td+gfyhm0=">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</latexit> <latexit sha1_base64="+xrvfzvtrjotjencg3qigsvvsbs=">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</latexit> Backpropagation y = h(g(f(x))) y = h(g(f(x,θf),θg),θh) f x g h y How will a change in θf affect the output y? - Difficult to predict in the forward direction: changes in f affect g which in turn affect h
12 x f g h Each layer computes local gradient information of its output with respect to (i) its input, and (ii) its parameters Compute backwards from output: chain rule is the product of local gradient with everything in front of it Since all computations are local we can easily compute gradients for h(g(f(x))) or f(f(g(f(x)))) etc.
13 Stochastic Gradient Descent (SGD) Gradient Descent (GD) minimizes a function by making small adjustments to parameters in the direction of the gradient Backpropagation algorithm computes gradient with respect to each weight in the network Neural Network loss function is typically a sum of losses per data point for a large number of data points! Solution: get a noisy estimate of the gradient on a batch of data Take a small step in the noisy gradient direction Take smaller and smaller steps over time (simulated annealing) Lots of tricks for making this process better in practice
14 <latexit sha1_base64="m8m21e7gudec7sjpbjb2e4kf6vq=">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</latexit> <latexit sha1_base64="5main/4uxvzdlzv0wyqus8v1zx4=">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</latexit> <latexit sha1_base64="h4p6ixvh9wixs5vs76lrrahflye=">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</latexit> <latexit sha1_base64="9twxksd3c2kbj//uen7smshv8fk=">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</latexit> Stochastic Gradient Descent (SGD) Loss = NX i=1 r w Loss = r w Loss = h i E rw Loss error(f(x i ; w), ŷ i ) NX i=1 X b2batch r w error(f(x i ; w), ŷ i ) r w error(f(x b ; w), ŷ b ) = r w Loss <latexit sha1_base64="nkl9+y066kp2d3rs7etg6nn/rbc=">aaacnhicfvfdaxnbfj2sx+36leqjuaadikjhvwvtuylaskglfuxayirwd3i3hto7s8zctyyl/8zf42v74r9xno0qg/tcwogccy/33mlkrtwlya9wdov2nbv31tbj+w8epnrc3njs97zyenvsautom/colceekdj4wjqeitn4kp1/apstb+i8suyrtuscfjaxklcskfcj9q4ogm6yvl6ycaexj3doxval9g0xsmcfguzdaen4zl0ftttjn5kxxwxpantyoo5hg60dmbayktcq1od9ie1kgtbgsemns1huhkuq5zdbqyagcvtdeh50xl8ezsxz68izxofsckcnhfftigvozk9/u2vif2nnrn+i1ugkyvbrvjoslskrqiovn8krzcny5qx8rbxk0tmaqdovwnb5bg4khephyh9dwidhye7neh2qda9qaw5swpdzcd8rrxv0p6myf4wbxxg4fhrzzqug/7abvusmx7y6e+8xf7dgnrhn7cvl2tbby4fsmpwyzd/yt3bjrqlnad/6gb1dw6pwoucp+6ui/m/njtb0</latexit> w w r w Loss
15 Specialized Architectures
16 Fully-Connected
17 Convolutional Neural Networks <latexit sha1_base64="5ncu2qmdbsyamedmi9hxzlwcksg=">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</latexit> = <latexit sha1_base64="hn2vcmcuj0oktowkjmvkr5zjsgs=">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</latexit>
18 Convolutional Neural Networks <latexit sha1_base64="5ncu2qmdbsyamedmi9hxzlwcksg=">aaacy3icfvfdaxnbfj2swunga5l2tqqlqrapyvcl7wowunwri5gpyizwd3ktdpmdwwbufsosh+fr+8v8af4pz5minqfegdicc+bovwestaplyfir4j16/otgafwzx3v+4vblvdhsw50bjj2uptbdbcxkobbhgiqom4oqjhihyeky1ac3akzq6jstmxynmfdijjiqowaxjpgindrbyttcv7apoi1osw11j43kvtzvpe9rezdg7sgkmxoxyehwiss/zi1mwbcwx5gdctwr42i97yp445hpmnpghuxbmv33rggptcs0cc4u6nruaix5kfz2tkwode4zrjnnlsafufloqphmklkua9jbmu4wfqy5yaudwi1wywt8ggxwchn68sd0yxr84vp+zdaaafouimhmu/ixcsvp49ms/c8o1f+jq77vko92c94h/fft6em7/hbw6nzc/kgvvwkv2vswsxpwyz9zl/uyzwv2k92yu8pvr+y1veon1ats7xyxe+wd/af5hlpd</latexit> = <latexit sha1_base64="hn2vcmcuj0oktowkjmvkr5zjsgs=">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</latexit>
19 Convolutional Neural Networks <latexit sha1_base64="5ncu2qmdbsyamedmi9hxzlwcksg=">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</latexit> = <latexit sha1_base64="hn2vcmcuj0oktowkjmvkr5zjsgs=">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</latexit>
20 Convolutional Neural Networks
21 Recurrent Neural Networks yt yt-1 yt yt+1 ht ht-1 ht ht+1 xt xt-1 xt xt+1
22 Are neural networks neural? feedforward strict layers deterministic supervised training But can they tell still tell us something about representations in the brain? backpropagation violate Dale s law
Linear Classification and Logistic Regression. Pascal Fua IC-CVLab
Linear Classification and Logistic Regression Pascal Fua IC-CVLab 1 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
Hard-Margin Support Vector Machines
Hard-Margin Support Vector Machines aaacaxicbzdlssnafiyn9vbjlepk3ay2gicupasvu4iblxuaw2hjmuwn7ddjjmxm1bkcg1/fjqsvt76fo9/gazqfvn8y+pjpozw5vx8zkpvtfxmlhcwl5zxyqrm2vrg5zw3vxmsoezi4ogkr6phieky5crvvjhriqvdom9l2xxftevuwcekj3lktmhghgniauiyutvrwxtvme34a77kbvg73gtygpjsrfati1+xc8c84bvraowbf+uwnipyehcvmkjrdx46vlykhkgykm3ujjdhcyzqkxy0chur6ax5cbg+1m4bbjptjcubuz4kuhvjoql93hkin5hxtav5x6yyqopnsyuneey5ni4keqrxbar5wqaxbik00icyo/iveiyqqvjo1u4fgzj/8f9x67bzmxnurjzmijtlybwfgcdjgfdtajwgcf2dwaj7ac3g1ho1n4814n7wwjgjmf/ys8fenfycuzq==
Gradient Coding using the Stochastic Block Model
Gradient Coding using the Stochastic Block Model Zachary Charles (UW-Madison) Joint work with Dimitris Papailiopoulos (UW-Madison) aaacaxicbvdlssnafj3uv62vqbvbzwarxjsqikaboelgzux7gcaeywtsdp1mwsxeaepd+ctuxcji1r9w5984bbpq1gmxdufcy733bcmjutn2t1fawl5zxsuvvzy2t7z3zn29lkwyguktjywrnqbjwigntuuvi51uebqhjlsdwfxebz8qiwnc79uwjv6mepxgfcoljd88uiox0m1hvlnzwzgowymjn7tjyzertmvpareju5aqkndwzs83thawe64wq1j2httvxo6eopirccxnjekrhqae6wrkuuykl08/gmnjryqwsoqurubu/t2ro1jkyrzozhipvpz3juj/xjdt0ywxu55mina8wxrldkoetukairuekzbubgfb9a0q95fawonqkjoez/7lrdi6trzbcm7pqvwrio4yoarh4aq44bzuwq1ogcba4be8g1fwzjwzl8a78tfrlrnfzd74a+pzb2h+lzm=
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 9: Inference in Structured Prediction
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 9: Inference in Structured Prediction 1 intro (1 lecture) Roadmap deep learning for NLP (5 lectures) structured prediction
tum.de/fall2018/ in2357
https://piazza.com/ tum.de/fall2018/ in2357 Prof. Daniel Cremers From to Classification Categories of Learning (Rep.) Learning Unsupervised Learning clustering, density estimation Supervised Learning learning
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture11. Random Projections & Canonical Correlation Analysis
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture11 5 Random Projections & Canonical Correlation Analysis The Tall, THE FAT AND THE UGLY n X d The Tall, THE FAT AND THE UGLY d X > n X d n = n d d The
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11. Spectral Embedding + Clustering
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11 Spectral Embedding + Clustering MOTIVATING EXAMPLE What can you say from this network? MOTIVATING EXAMPLE How about now? THOUGHT EXPERIMENT For each
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 8: Structured PredicCon 2
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 8: Structured PredicCon 2 1 Roadmap intro (1 lecture) deep learning for NLP (5 lectures) structured predic+on (4 lectures)
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 24. Differential Privacy and Re-useable Holdout
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 24 Differential Privacy and Re-useable Holdout Defining Privacy Defining Privacy Dataset + Defining Privacy Dataset + Learning Algorithm Distribution
Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science
Proposal of thesis topic for mgr in (MSE) programme 1 Topic: Monte Carlo Method used for a prognosis of a selected technological process 2 Supervisor: Dr in Małgorzata Langer 3 Auxiliary supervisor: 4
MoA-Net: Self-supervised Motion Segmentation. Pia Bideau, Rakesh R Menon, Erik Learned-Miller
MoA-Net: Self-supervised Motion Segmentation Pia Bideau, Rakesh R Menon, Erik Learned-Miller University of Massachusetts Amherst College of Information and Computer Science Motion Segmentation P Bideau,
deep learning for NLP (5 lectures)
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 6: Finish Transformers; Sequence- to- Sequence Modeling and AJenKon 1 Roadmap intro (1 lecture) deep learning for NLP (5
Previously on CSCI 4622
More Naïve Bayes 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
Steps to build a business Examples: Qualix Comergent
How To Start a BUSINESS Agenda Steps to build a business Examples: Qualix Comergent 1 Idea The Idea is a Piece of a Company 4 2 The Idea is a Piece of a Company Investing_in_New_Ideas.wmv Finding_the_Problem_is_the_Hard_Part_Kevin
Bayesian graph convolutional neural networks
Bayesian graph convolutional neural networks Mark Coates Collaborators: Soumyasundar Pal, Yingxue Zhang, Deniz Üstebay McGill University, Huawei Noah s Ark Lab February 13, 2019 Montreal 2 / 36 Introduction
Helena Boguta, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019
Poniższy zbiór zadań został wykonany w ramach projektu Mazowiecki program stypendialny dla uczniów szczególnie uzdolnionych - najlepsza inwestycja w człowieka w roku szkolnym 2018/2019. Składają się na
Tychy, plan miasta: Skala 1: (Polish Edition)
Tychy, plan miasta: Skala 1:20 000 (Polish Edition) Poland) Przedsiebiorstwo Geodezyjno-Kartograficzne (Katowice Click here if your download doesn"t start automatically Tychy, plan miasta: Skala 1:20 000
Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1: = City map (Polish Edition)
Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1:15 000 = City map (Polish Edition) Click here if your download doesn"t start automatically Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1:15 000 = City map (Polish Edition) Zakopane,
ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS.
ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS. Strona 1 1. Please give one answer. I am: Students involved in project 69% 18 Student not involved in
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition) Robert Respondowski Click here if your download doesn"t start automatically Wojewodztwo Koszalinskie:
Revenue Maximization. Sept. 25, 2018
Revenue Maximization Sept. 25, 2018 Goal So Far: Ideal Auctions Dominant-Strategy Incentive Compatible (DSIC) b i = v i is a dominant strategy u i 0 x is welfare-maximizing x and p run in polynomial time
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition) Robert Respondowski Click here if your download doesn"t start automatically Wojewodztwo Koszalinskie:
Wprowadzenie do sieci neuronowych i zagadnień deep learning
Wprowadzenie do sieci neuronowych i zagadnień deep learning Inteligentne Obliczenia Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej Anna Sztyber INO (IAiR PW) Deep learning Anna Sztyber 1 / 28 Deep learning
Maximum A Posteriori Chris Piech CS109, Stanford University
Maximum A Posteriori Chris Piech CS109, Stanford University Previously in CS109 Game of Estimators Estimators Maximum Likelihood Non spoiler alert: this didn t happen in game of thrones aaab7nicbva9swnbej2lxzf+rs1tfomqm3anghywarvlcoydkjpsbfasjxt7x+6cei78cbslrwz9pxb+gzfjfzr4yodx3gwz84jecoou++0u1ty3nrek26wd3b39g/lhucveqwa8ywiz605adzdc8sykllytae6jqpj2ml6d+e0nro2i1qnoeu5hdkhekbhfk7u7j1lvne/75ypbc+cgq8tlsqvynprlr94gzmneftjjjel6boj+rjukjvm01esntygb0yhvwqpoxi2fzc+dkjordegya1skyvz9pzhryjhjfnjoiolilhsz8t+vm2j47wdcjslyxralwlqsjmnsdziqmjoue0so08lestiiasrqjlsyixjll6+s1kxnc2ve/wwlfpphuyqtoiuqehafdbidbjsbwrie4rxenmr5cd6dj0vrwclnjuepnm8fuskpig==
Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO
Meeting Big Data challenges in Leadership with Human-Computer Synergy. Presented by Dr. Morten Middelfart, CTO Big Data Data that exists in such large amounts or in such unstructured form that it is difficult
Stargard Szczecinski i okolice (Polish Edition)
Stargard Szczecinski i okolice (Polish Edition) Janusz Leszek Jurkiewicz Click here if your download doesn"t start automatically Stargard Szczecinski i okolice (Polish Edition) Janusz Leszek Jurkiewicz
Relaxation of the Cosmological Constant
Relaxation of the Cosmological Constant with Peter Graham and David E. Kaplan The Born Again Universe + Work in preparation + Work in progress aaab7nicdvbns8nafhypx7v+vt16wsycp5kioseifw8ekthwaepzbf7apztn2n0ipfrhepggifd/jzf/jzs2brudwbhm5rhvtzakro3rfjqlpewv1bxyemvjc2t7p7q719zjphi2wcisdr9qjyjlbblubn6ncmkccoweo6vc7zyg0jyrd2acoh/tgeqrz9ryqdo7sdgq9qs1t37m5ibu3v2qqvekpqyfmv3qry9mwbajnexqrbuemxp/qpxhtoc00ss0ppsn6ac7lkoao/yns3wn5mgqiykszz80zkz+n5jqwotxhnhktm1q//zy8s+vm5nowp9wmwygjzt/fgwcmitkt5oqk2rgjc2hthg7k2fdqigztqgklwfxkfmfte/qnuw3p7xgzvfhgq7gei7bg3nowdu0oqumrvaiz/dipm6t8+q8zamlp5jzhx9w3r8agjmpzw==
Learning to find good correspondences
Learning to find good correspondences K.M. Yi, E. Trulls, Y. Ono, V. Lepetit, M. Salzmann, P. Fua CVPR 2018 (Salt Lake City, UT, USA) Local features matter Keypoints provide us with a robust way to match
EGZAMIN MATURALNY Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO POZIOM ROZSZERZONY MAJ 2010 CZĘŚĆ I. Czas pracy: 120 minut. Liczba punktów do uzyskania: 23 WPISUJE ZDAJĄCY
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem dysleksja EGZAMIN
Horseshoe Priors for Bayesian Neural Networks
Horseshoe Priors for Bayesian Neural Networks Soumya Ghosh Jiayu Yao Finale Doshi-Velez IBM Research Harvard Harvard MIT-IBM Watson AI lab 1 aaacbxicbzdlssnafiyn9vbrlepsf4nfqagleue3qtgnywr2am0ik+mkhtqzctmtmyru3pgqblwo4tz3cofbogmz0oopax//oyc55w9irpv2nc+rtlc4tlxsxq2srw9sbtnbo20leoljcwsmzddaijdksuttzug3lgrfasodyhyv1zt3rcoq+k1oy+jfamhpsdhsxvlt/rrewjhfj5aeycsyzqr2fwspirdued+uonvnkvgx3akqofdttz/7a4gtihcngvkq5zqx9jikncwmtcr9rjey4teakp5bjikivgx6xqqegmcaqyhn4xpo3z8tgyqusqpadobbqvlabv5x6yu6ppcyyunee45nh4ujg1rapbi4ojjgzvidcetqdov4hctc2grxmsg48yf/hfzj3tv8c1ptxbzxlmeeoaa14iiz0adxoalaaimh
SSW1.1, HFW Fry #20, Zeno #25 Benchmark: Qtr.1. Fry #65, Zeno #67. like
SSW1.1, HFW Fry #20, Zeno #25 Benchmark: Qtr.1 I SSW1.1, HFW Fry #65, Zeno #67 Benchmark: Qtr.1 like SSW1.2, HFW Fry #47, Zeno #59 Benchmark: Qtr.1 do SSW1.2, HFW Fry #5, Zeno #4 Benchmark: Qtr.1 to SSW1.2,
MaPlan Sp. z O.O. Click here if your download doesn"t start automatically
Mierzeja Wislana, mapa turystyczna 1:50 000: Mikoszewo, Jantar, Stegna, Sztutowo, Katy Rybackie, Przebrno, Krynica Morska, Piaski, Frombork =... = Carte touristique (Polish Edition) MaPlan Sp. z O.O Click
Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama Karkonoszy, mapa szlakow turystycznych (Polish Edition)
Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama Karkonoszy, mapa szlakow turystycznych (Polish Edition) J Krupski Click here if your download doesn"t start automatically Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama
Podejście agentowe w projektowaniu sieci RBF Agent-based approach to design of the RBFNs. I.Czarnowski
Podejście agentowe w projektowaniu sieci RBF Agent-based approach to design of the RBFNs Irek Czarnowski e-mail: i.czarnowski@wpit.am.gdynia.pl III spotkanie polskiej grupy badawczej systemów uczących
ARMAX (ANN) : :. (ANN) ARMAX.... ARMAX ARMA :..Q47 E27 C53 C45 :JEL
47-70 39 7 ARMAX (ANN) 39 9 : 39 :. (ANN) ARMAX.... ARMAX ARMA :..Q47 E7 C53 C45 :JEL navid_moarrefzadeh@yahoo.com 7 48....... (ANN). ARMAX..... 90. (994)... Kuan & White Yousefi (994) 49... (993) (995).
y = The Chain Rule Show all work. No calculator unless otherwise stated. If asked to Explain your answer, write in complete sentences.
The Chain Rule Show all work. No calculator unless otherwise stated. If asked to Eplain your answer, write in complete sentences. 1. Find the derivative of the functions y 7 (b) (a) ( ) y t 1 + t 1 (c)
Inverse problems - Introduction - Probabilistic approach
Inverse problems - Introduction - Probabilistic approach Wojciech Dȩbski Instytut Geofizyki PAN debski@igf.edu.pl Wydział Fizyki UW, 13.10.2004 Wydział Fizyki UW Warszawa, 13.10.2004 (1) Plan of the talk
2 nd ClimMani EU COST Action Meeting Poznań, Poland 28-30 September, 2015
nd ClimMani EU COST Action Meeting, oland 8-30 September, 015 Venue HOTEL MERCURE**** - OZNAŃ Address: ul. Roosvelta 0, 60-89, oland Tel. +48 61 855 80 00 e-mail: H3393@accor.com mercure-poznan-centrum.com
Emilka szuka swojej gwiazdy / Emily Climbs (Emily, #2)
Emilka szuka swojej gwiazdy / Emily Climbs (Emily, #2) Click here if your download doesn"t start automatically Emilka szuka swojej gwiazdy / Emily Climbs (Emily, #2) Emilka szuka swojej gwiazdy / Emily
Blow-Up: Photographs in the Time of Tumult; Black and White Photography Festival Zakopane Warszawa 2002 / Powiekszenie: Fotografie w czasach zgielku
Blow-Up: Photographs in the Time of Tumult; Black and White Photography Festival Zakopane Warszawa 2002 / Powiekszenie: Fotografie w czasach zgielku Juliusz and Maciej Zalewski eds. and A. D. Coleman et
Label-Noise Robust Generative Adversarial Networks
Label-Noise Robust Generative Adversarial Networks Training data rcgan Noisy labeled Conditioned on clean labels Takuhiro Kaneko1 Yoshitaka Ushiku1 Tatsuya Harada1, 2 1The University of Tokyo 2RIKEN Talk
Katowice, plan miasta: Skala 1: = City map = Stadtplan (Polish Edition)
Katowice, plan miasta: Skala 1:20 000 = City map = Stadtplan (Polish Edition) Polskie Przedsiebiorstwo Wydawnictw Kartograficznych im. Eugeniusza Romera Click here if your download doesn"t start automatically
Prices and Volumes on the Stock Market
Prices and Volumes on the Stock Market Krzysztof Karpio Piotr Łukasiewicz Arkadiusz Orłowski Warszawa, 25-27 listopada 2010 1 Data selection Warsaw Stock Exchange WIG index assets most important for investors
Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi
SNMP Protocol The Simple Network Management Protocol (SNMP) is an application layer protocol that facilitates the exchange of management information between network devices. It is part of the Transmission
arxiv: v1 [cs.lg] 22 Dec 2018
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Katedra Informatyki arxiv:1812.09489v1 [cs.lg] 22 Dec 2018 Rozprawa doktorska Zastosowania
Logistic Regression. Machine Learning CS5824/ECE5424 Bert Huang Virginia Tech
Logistic Regression Machine Learning CS5824/ECE5424 Bert Huang Virginia Tech Outline Review conditional probability and classification Linear parameterization and logistic function Gradient descent Other
Volley English! Dziś lekcja 1 Zaproszenie. Zapraszamy i my
Volley English! Już od dziś, co miesiąc, znajdziecie w naszym serwisie nową ofertę. Zapraszamy Cię do nauki angielskiego w praktycznym wydaniu. Przygotowaliśmy dla Ciebie wyjątkowe materiały, które odnoszą
TTIC 31190: Natural Language Processing
TTIC 31190: Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2018 Lecture 17: Machine TranslaDon; SemanDcs Roadmap words, morphology, lexical semandcs text classificadon simple neural methods for NLP language
Wprowadzenie do programu RapidMiner Studio 7.6, część 9 Modele liniowe Michał Bereta
Wprowadzenie do programu RapidMiner Studio 7.6, część 9 Modele liniowe Michał Bereta www.michalbereta.pl Modele liniowe W programie RapidMiner mamy do dyspozycji kilka dyskryminacyjnych modeli liniowych
OSI Network Layer. Network Fundamentals Chapter 5. ITE PC v4.0 Chapter Cisco Systems, Inc. All rights reserved.
OSI Network Layer Network Fundamentals Chapter 5 1 Network Layer Identify the role of the Network Layer, as it describes communication from one end device to another end device Examine the most common
Internet of Things Devices
Internet of Things Devices } Internet of Things (IoT) devices } Have access to an abundance of raw data } In home, work, or vehicle IoT: Raw Data & Processing } IoT is gaining ground with the widespread
Sargent Opens Sonairte Farmers' Market
Sargent Opens Sonairte Farmers' Market 31 March, 2008 1V8VIZSV7EVKIRX8(1MRMWXIVSJ7XEXIEXXLI(ITEVXQIRXSJ%KVMGYPXYVI *MWLIVMIWERH*SSHTIVJSVQIHXLISJJMGMEPSTIRMRKSJXLI7SREMVXI*EVQIVW 1EVOIXMR0E]XS[R'S1IEXL
CEE 111/211 Agenda Feb 17
CEE 111/211 Agenda Feb 17 Tuesday: SW for project work: Jetstream, MSP, Revit, Riuska, POP, SV On R: drive; takes time to install Acoustics today: \\cife server\files\classes\cee111\presentations Thursday:
METHOD 2 -DIAGNOSTIC OUTSIDE
VW MOTOMETER BOSCH METHOD 1 - OBD 2 METHOD 2 -DIAGNOSTIC OUTSIDE AFTER OPERATION YOU MUST DISCONECT ACU OR REMOVE FUSE FOR RESTART ODOMETER PO ZROBIENIU LICZNIKA ZDJĄĆ KLEMĘ LUB WYJĄĆ 2 BEZPIECZNIKI OD
MULTI CRITERIA EVALUATION OF WIRELESS LOCAL AREA NETWORK DESIGNS
STUDIA INFORMATICA 2015 Volume 36 Number 2 (120) Remigiusz OLEJNIK West Pomeranian University of Technology, Szczecin, Faculty of Computer Science and Information Technology MULTI CRITERIA EVALUATION OF
GRY EDUKACYJNE I ICH MOŻLIWOŚCI DZIĘKI INTERNETOWI DZIŚ I JUTRO. Internet Rzeczy w wyobraźni gracza komputerowego
GRY EDUKACYJNE I ICH MOŻLIWOŚCI DZIĘKI INTERNETOWI DZIŚ I JUTRO Internet Rzeczy w wyobraźni gracza komputerowego NAUKA PRZEZ ZABAWĘ Strategia nauczania: Planowe, Zorganizowane Lub zainicjowane przez nauczyciela
Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students
Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl Back Twoje konto Wyloguj magda.szewczyk@slo-wroc.pl BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students Tworzenie ankiety Udostępnianie Analiza (55) Wyniki
Język angielski. Poziom rozszerzony Próbna Matura z OPERONEM i Gazetą Wyborczą CZĘŚĆ I KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I
Poziom rozszerzony Język angielski Język angielski. Poziom rozszerzony KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I W schemacie oceniania zadań otwartych są prezentowane przykładowe odpowiedzi.
archivist: Managing Data Analysis Results
archivist: Managing Data Analysis Results https://github.com/pbiecek/archivist Marcin Kosiński 1,2, Przemysław Biecek 2 1 IT Research and Development Grupa Wirtualna Polska 2 Faculty of Mathematics, Informatics
Output Channels: N (a) A Convolutional Layer. # Layers: Expand Channels: Q
sha1_base64="4qp8suvui1dihht8f3f4txfbtio=">aaab8nicbzbls8naemcn9vxrq+rry2irpjxei94sepfywt4glwwz3brlnpuwoxfk6mfwiqiivz+nn7+izzdtd9r6h4ef/5lhhkeqhuhx/xjka+sbm1vl7cro7t7+qfxwqg2stdpeyolmddeghkuheasfst5nnadxihknig6kfoebaymsdy+tlpdjoliifiyitxwskr6kmbssdao1t+7orfbbw0dt+vszcjuh1c/emgfzzbuysy3xptfffk41cib5tnllde8pi+ii+xyvtwp6+wzlktmzzpceibahkmzc3x05jy2zxigtjcmozxkump/l+rmgv/1cqdrdrth8ujhjggkp7iddotldobfamrz2v8lgvfog9ksv+wrv+ervaf/upct3xq3hwlxloiftoacplqebt9cefjbi4bfe4nvb58l5c97npsvn0xmmf+r8/adbf5jz
Umowa Licencyjna Użytkownika Końcowego End-user licence agreement
Umowa Licencyjna Użytkownika Końcowego End-user licence agreement Umowa Licencyjna Użytkownika Końcowego Wersja z dnia 2 września 2014 Definicje GRA - Przeglądarkowa gra HTML5 o nazwie Sumerian City, dostępna
OSI Network Layer. Network Fundamentals Chapter 5. Version Cisco Systems, Inc. All rights reserved. Cisco Public 1
OSI Network Layer Network Fundamentals Chapter 5 Version 4.0 1 OSI Network Layer Network Fundamentals Rozdział 5 Version 4.0 2 Objectives Identify the role of the Network Layer, as it describes communication
EGZAMIN MATURALNY Z JĘZYKA ANGIELSKIEGO POZIOM ROZSZERZONY MAJ 2010 CZĘŚĆ I. Czas pracy: 120 minut. Liczba punktów do uzyskania: 23 WPISUJE ZDAJĄCY
Centralna Komisja Egzaminacyjna Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce na naklejkę z kodem dysleksja EGZAMIN
Miedzy legenda a historia: Szlakiem piastowskim z Poznania do Gniezna (Biblioteka Kroniki Wielkopolski) (Polish Edition)
Miedzy legenda a historia: Szlakiem piastowskim z Poznania do Gniezna (Biblioteka Kroniki Wielkopolski) (Polish Edition) Piotr Maluskiewicz Click here if your download doesn"t start automatically Miedzy
Electromagnetism Q =) E I =) B E B. ! Q! I B t =) E E t =) B. 05/06/2018 Physics 0
lectromagnetism lectromagnetic interaction is one of four fundamental interactions in Nature. lectromagnetism is the theory of electromagnetic interactions or of electromagnetic forces. lectric charge
OSI Physical Layer. Network Fundamentals Chapter 8. Version Cisco Systems, Inc. All rights reserved. Cisco Public 1
OSI Physical Layer Network Fundamentals Chapter 8 Version 4.0 1 Warstwa fizyczna modelu OSI Network Fundamentals Rozdział 8 Version 4.0 2 Objectives Explain the role of Physical layer protocols and services
Miedzy legenda a historia: Szlakiem piastowskim z Poznania do Gniezna (Biblioteka Kroniki Wielkopolski) (Polish Edition)
Miedzy legenda a historia: Szlakiem piastowskim z Poznania do Gniezna (Biblioteka Kroniki Wielkopolski) (Polish Edition) Piotr Maluskiewicz Click here if your download doesn"t start automatically Miedzy
Towards Stability Analysis of Data Transport Mechanisms: a Fluid Model and an Application
Towards Stability Analysis of Data Transport Mechanisms: a Fluid Model and an Application Gayane Vardoyan *, C. V. Hollot, Don Towsley* * College of Information and Computer Sciences, Department of Electrical
Nazwa projektu: Kreatywni i innowacyjni uczniowie konkurencyjni na rynku pracy
Nazwa projektu: Kreatywni i innowacyjni uczniowie konkurencyjni na rynku pracy DZIAŁANIE 3.2 EDUKACJA OGÓLNA PODDZIAŁANIE 3.2.1 JAKOŚĆ EDUKACJI OGÓLNEJ Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w
STRATEGIA DOBORU PARAMETRÓW SIECI NEURONOWEJ W ROZPOZNAWANIU PISMA
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2016 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 96 Nr kol. 1963 Wiktor WALENTYNOWICZ wiktorwalentynowicz@hotmail.com Ireneusz J. JÓŹWIAK Politechnika Wrocławska Wydział Informatyki
Wrocław University of Technology. Uczenie głębokie. Maciej Zięba
Wrocław University of Technology Uczenie głębokie Maciej Zięba UCZENIE GŁĘBOKIE (ang. deep learning) = klasa metod uczenia maszynowego, gdzie model ma strukturę hierarchiczną złożoną z wielu nieliniowych
Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers
1 z 7 2015-05-14 18:32 Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl Back Twoje konto Wyloguj magda.szewczyk@slo-wroc.pl BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers Tworzenie ankiety Udostępnianie
WYŁĄCZNIK CZASOWY OUTDOOR TIMER
003-582 PL WYŁĄCZNIK CZASOWY Instrukcja obsługi (Tłumaczenie oryginalnej instrukcji) Ważny! Przed użyciem uważnie przeczytaj instrukcję obsługi! Zachowaj ją na przyszłość. EN OUTDOOR TIMER Operating instructions
Zdecyduj: Czy to jest rzeczywiście prześladowanie? Czasem coś WYDAJE SIĘ złośliwe, ale wcale takie nie jest.
Zdecyduj: Czy to jest rzeczywiście prześladowanie? Czasem coś WYDAJE SIĘ złośliwe, ale wcale takie nie jest. Miłe przezwiska? Nie wszystkie przezwiska są obraźliwe. Wiele przezwisk świadczy o tym, że osoba,
HOW MASSIVE ARE PROTOPLANETARY/ PLANET HOSTING/PLANET FORMING DISCS?
GREAT BARRIERS IN PLANET FORMATION, PALM COVE 26/07/2019 HOW MASSIVE ARE PROTOPLANETARY/ PLANET HOSTING/PLANET FORMING DISCS? CAN ALL THESE STRUCTURES TELL US SOMETHING ABOUT THE (GAS) DISC MASS? BENEDETTA
Weronika Mysliwiec, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019
Poniższy zbiór zadań został wykonany w ramach projektu Mazowiecki program stypendialny dla uczniów szczególnie uzdolnionych - najlepsza inwestycja w człowieka w roku szkolnym 2018/2019. Tresci zadań rozwiązanych
Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama Karkonoszy, mapa szlakow turystycznych (Polish Edition)
Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama Karkonoszy, mapa szlakow turystycznych (Polish Edition) J Krupski Click here if your download doesn"t start automatically Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama
Effective Governance of Education at the Local Level
Effective Governance of Education at the Local Level Opening presentation at joint Polish Ministry OECD conference April 16, 2012, Warsaw Mirosław Sielatycki Ministry of National Education Doskonalenie
Test sprawdzający znajomość języka angielskiego
Test sprawdzający znajomość języka angielskiego Imię i Nazwisko Kandydata/Kandydatki Proszę wstawić X w pole zgodnie z prawdą: Brak znajomości języka angielskiego Znam j. angielski (Proszę wypełnić poniższy
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition) Robert Respondowski Click here if your download doesn"t start automatically Wojewodztwo Koszalinskie:
Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu
Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu Time for changes! Vocational activisation young unemployed people aged 15 to 24 Projekt location Ząbkowice Śląskie project produced in cooperation with Poviat Labour Office
Baptist Church Records
Baptist Church Records The Baptist religion was a religious minority in Poland, making it more difficult to know when and where records of this religion might be available. In an article from Rodziny,
UCZENIE WIELOWARSTWOWYCH SZEROKICH SIECI NEURONOWYCH Z FUNKCJAMI AKTYWACJI TYPU RELU W ZADANIACH KLASYFIKACJI
POZNAN UNIVERSITY OF TECHNOOGY ACADEMIC JOURNAS No 96 Electrical Engineering 2018 DOI 10.21008/j.1897-0737.2018.96.0004 Stanisław PŁACZEK *, Aleksander PŁACZEK ** UCZENIE WIEOWARSTWOWYCH SZEROKICH SIECI
Lecture 18 Review for Exam 1
Spring, 2019 ME 323 Mechanics of Materials Lecture 18 Review for Exam 1 Reading assignment: HW1-HW5 News: Ready for the exam? Instructor: Prof. Marcial Gonzalez Announcements Exam 1 - Wednesday February
Jak zasada Pareto może pomóc Ci w nauce języków obcych?
Jak zasada Pareto może pomóc Ci w nauce języków obcych? Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Pokazuje, jak zastosowanie zasady Pareto może usprawnić Twoją naukę angielskiego. Słynna zasada Pareto mówi o
Twoje osobiste Obliczenie dla systemu ogrzewania i przygotowania c.w.u.
Twoje osobiste Obliczenie dla systemu ogrzewania i przygotowania c.w.u. Wyłączenie odpowiedzialności This Erp calculation Tool is provided by Brötje. Access to and use of this Tool shall impose the following
Dolny Slask 1: , mapa turystycznosamochodowa: Plan Wroclawia (Polish Edition)
Dolny Slask 1:300 000, mapa turystycznosamochodowa: Plan Wroclawia (Polish Edition) Click here if your download doesn"t start automatically Dolny Slask 1:300 000, mapa turystyczno-samochodowa: Plan Wroclawia
Egzamin maturalny z języka angielskiego na poziomie dwujęzycznym Rozmowa wstępna (wyłącznie dla egzaminującego)
112 Informator o egzaminie maturalnym z języka angielskiego od roku szkolnego 2014/2015 2.6.4. Część ustna. Przykładowe zestawy zadań Przykładowe pytania do rozmowy wstępnej Rozmowa wstępna (wyłącznie
ARNOLD. EDUKACJA KULTURYSTY (POLSKA WERSJA JEZYKOWA) BY DOUGLAS KENT HALL
Read Online and Download Ebook ARNOLD. EDUKACJA KULTURYSTY (POLSKA WERSJA JEZYKOWA) BY DOUGLAS KENT HALL DOWNLOAD EBOOK : ARNOLD. EDUKACJA KULTURYSTY (POLSKA WERSJA Click link bellow and free register
Leki biologiczne i czujność farmakologiczna - punkt widzenia klinicysty. Katarzyna Pogoda
Leki biologiczne i czujność farmakologiczna - punkt widzenia klinicysty Katarzyna Pogoda Leki biologiczne Immunogenność Leki biologiczne mają potencjał immunogenny mogą być rozpoznane jako obce przez
ANKIETA ŚWIAT BAJEK MOJEGO DZIECKA
Przedszkole Nr 1 w Zabrzu ANKIETA ul. Reymonta 52 41-800 Zabrze tel./fax. 0048 32 271-27-34 p1zabrze@poczta.onet.pl http://jedyneczka.bnet.pl ŚWIAT BAJEK MOJEGO DZIECKA Drodzy Rodzice. W związku z realizacją
Pielgrzymka do Ojczyzny: Przemowienia i homilie Ojca Swietego Jana Pawla II (Jan Pawel II-- pierwszy Polak na Stolicy Piotrowej) (Polish Edition)
Pielgrzymka do Ojczyzny: Przemowienia i homilie Ojca Swietego Jana Pawla II (Jan Pawel II-- pierwszy Polak na Stolicy Piotrowej) (Polish Edition) Click here if your download doesn"t start automatically
DOI: / /32/37
. 2015. 4 (32) 1:18 DOI: 10.17223/1998863 /32/37 -,,. - -. :,,,,., -, -.,.-.,.,.,. -., -,.,,., -, 70 80. (.,.,. ),, -,.,, -,, (1886 1980).,.,, (.,.,..), -, -,,,, ; -, - 346, -,.. :, -, -,,,,,.,,, -,,,
Analysis of Movie Profitability STAT 469 IN CLASS ANALYSIS #2
Analysis of Movie Profitability STAT 469 IN CLASS ANALYSIS #2 aaaklnictzzjb9tgfmcnadpg7oy0lxa9edva9kkapdarhyk2k7gourinlwsweyzikuyiigvyleiv/cv767fpf/5crc1xt9va5mx7w3m/ecuqw1kuztpx/rl3/70h73/w4cog9dhhn3z62d6jzy+yzj766txpoir9nzszisjynetqr+rvlfvyoozu5xbybpsxb1wahul8phczdt2v4zgchb7uecwphlyigrgkjcyiflfyci0kxnmr4z6kw0jsokvot8isntpa3gbknlcufiv/h+hh+eur4fomd417rvtfjoit5pfju6yxiab2fmwk0y/feuybobqk+axnke8xzjjhfyd8kkpl9zdoddkazd5j6bzpemjb64smjb6vb4xmehysu08lsrszopxftlzee130jcb0zjxy7r5wa2f1s2off2+dyatrughnrtpkuprlcpu55zlxpss/yqe2eamjkcf0jye8w8yas0paf6t0t2i9stmcua+inbi2rt01tz22tubbqwidypvgz6piynkpobirkxgu54ibzoti4pkw2i5ow9lnuaoabhuxfxqhvnrj6w15tb3furnbm+scyxobjhr5pmj5j/w5ix9wsa2tlwx9alpshlunzjgnrwvqbpwzjl9wes+ptyn+ypy/jgskavtl8j0hz1djdhzwtpjbbvpr1zj7jpg6ve7zxfngj75zee0vmp9qm2uvgu/9zdofq6r+g8l4xctvo+v+xdrfr8oxiwutycu0qgyf8icuyvp/sixfi9zxe11vp6mrjjovpmxm6acrtbia+wjr9bevlgjwlz5xd3rfna9g06qytaoofk8olxbxc7xby2evqjmmk6pjvvzxmpbnct6+036xp5vdbrnbdqph8brlfn/n/khnfumhf6z1v7h/80yieukkd5j0un82t9mynxzmk0s/bzn4tacdziszdhwrl8x5ako8qp1n1zn0k6w2em0km9zj1i4yt1pt3xiprw85jmc2m1ut2geum6y6es2fwx6c+wlrpykblopbuj5nnr2byygfy5opllv4+jmm7s6u+tvhywbnb0kv2lt5th4xipmiij+y1toiyo7bo0d+vzvovjkp6aoejsubhj3qrp3fjd/m23pay8h218ibvx3nicofvd1xi86+kh6nb/b+hgsjp5+qwpurzlir15np66vmdehh6tyazdm1k/5ejtuvurgcqux6yc+qw/sbsaj7lkt4x9qmtp7euk6zbdedyuzu6ptsu2eeu3rxcz06uf6g8wyuveznhkbzynajbb7r7cbmla+jbtrst0ow2v6ntkwv8svnwqnu5pa3oxfeexf93739p93chq/fv+jr8r0d9brhpcxr2w88bvqbr41j6wvrb+u5dzjpvx+veoaxwptzp/8cen+xbg==
Rev Źródło:
KAmduino UNO Rev. 20190119182847 Źródło: http://wiki.kamamilabs.com/index.php/kamduino_uno Spis treści Basic features and parameters... 1 Standard equipment... 2 Electrical schematics... 3 AVR ATmega328P
OpenPoland.net API Documentation
OpenPoland.net API Documentation Release 1.0 Michał Gryczka July 11, 2014 Contents 1 REST API tokens: 3 1.1 How to get a token............................................ 3 2 REST API : search for assets
Convolution semigroups with linear Jacobi parameters
Convolution semigroups with linear Jacobi parameters Michael Anshelevich; Wojciech Młotkowski Texas A&M University; University of Wrocław February 14, 2011 Jacobi parameters. µ = measure with finite moments,
EPS. Erasmus Policy Statement
Wyższa Szkoła Biznesu i Przedsiębiorczości Ostrowiec Świętokrzyski College of Business and Entrepreneurship EPS Erasmus Policy Statement Deklaracja Polityki Erasmusa 2014-2020 EN The institution is located
Working Tax Credit Child Tax Credit Jobseeker s Allowance
Benefits Depending on your residency status (EU citizen or not) there are various benefits available to help you with costs of living. A8 nationals need to have been working for a year and be registered