DEEP LEARNING SZEMINÁRIUMSeminars

00:30:00

Mode Combinability: Exploring Convex Combinations of Permutation Aligned Models

Muntág Márton

on 11/22/23

00:54:00

Targeted Adversarial Attacks on Generalizable Neural Radiance Fields

Horváth András (PPKE)

on 11/15/23

00:58:00

From static to dynamic Graph Neural Networks

Béres Ferenc (SZTAKI)

on 11/8/23

01:15:00

Report on SIAM OP23 conference

RÁCZ Dániel

on 6/21/23

00:50:00

Geometriai mélytanulás: Mit árul el Rólunk az agyfelszín geometriája?

Unyi Dániel (BME)

on 5/31/23

Tanulás részlegesen címkézett adatokból

Zombori Zsolt

on 3/22/23

00:58:00

Forráskód transzformálása mély tanulással

Szalontai Balázs (ELTE)

on 3/1/23

01:05:00

AI for Mathematics and Autoformalization

Szegedy Krisztián

on 2/22/23

01:12:00

Why small data still matter?

Nyíri Tamás

on 11/16/22

01:14:00

Értelmezhető gépi tanulás és alkalmazása a felsőoktatásban és az orvostudományban

Pintér József

on 11/9/22

01:14:00

Dinamikus adatelemzés: unikornisok, okok és okozatok

Somogyvári Zoltán

on 11/2/22

01:00:00

Graph embedding methods and applications

SZAKÁCS LILI KATA (ELTE) és BÉRES FERENC (SZTAKI)

on 5/18/22

00:35:00

Modern centralitási algoritmusok teljesítménye dinamikusan változó hálózatok esetén

Marjai Péter (ELTE)

on 4/22/22

00:53:00

Közönséges és parciális differenciálegyenletek megoldása neurális hálókkal

Izsák Ferenc

on 4/20/22

00:48:00

Gradient presentacions in ReLU networks as similarity functions, the targent sensitivity matrix

Rácz Dániel (SZTAKI)

on 3/30/22

UNSUPERVISED LEARNING OF HIERARCHICAL REPRESENTATIONS OF NATURAL IMAGES WITH VARIATIONAL AUTOENCODERS

Orbán Gergő

on 3/9/22