Serie de prezentări ale cercetătorilor DeepMind la Universitatea Politehnica Timişoara

Rezumat: Prima parte a expunerii constă în discutarea problemei învăţării continue pentru reţelele neuronale şi importanţa acesteia în domeniu. În continuare, prezentarea se va concentra asupra "Progress & Compress" (https://arxiv.org/abs/1805.06370), un sistem-cadru destinat învăţării continue, publicat recent la ICML 2018, precum şi asupra discutării unor aspecte încă nerezolvate în această direcţie.

Scurtă biografie: Razvan şi-a oţtinut doctoratul la Universite de Montreal, lucrând împreună cu Yoshua Bengio la probleme de optimizare, modele recursive şi, în general, în domeniul deep learning. Interesele sale de cercetare cuprind subiecte ca optimizarea, reţelele neuronale, deep reinforcement learning, învăţarea continuă şi modelele de reţele neuronale strucutrate.

Rezumat: Prezentarea abordează rezultatele recent obţinute în proiectarea reţelelor video eficiente (https://arxiv.org/pdf/1806.03863.pdf ECCV2018), propunându-se un nou sistem-cadru pentru procesare video profundă, care îmbunătăţeşte operarea pipeline şi ceasurile multi-rată cu ajutorul reţelelor neuronale profunde.

Scurtă biografie: Viorica şi-a obţinut doctoratul la University of Toulouse în procesarea statistică a imaginilor. A desfăşurat un program postdoctoral la Ecole Polytechnique Paris şi la University of Cambridge, lucrând în domeniul procesării video şi 3D, ca apoi să se alăture echipei DeepMind. Ea lucrează în principal la probleme din domeniul Computer Vision.

Prezentare de 15 min. a primei ediţii TMLSS - Transylvanian Machine Learning Summer School, urmată de o sesiune Q&A.