36. PDG

Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Thema: StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1612.03242 ... Read More | Share it now!

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Data Science/Machine Learning: Grundlagen und Praxiswissen

Wie besprochen wollen wir uns in dieser Session für ein gemeinsames Projekt entscheiden. Ein gutes Projekt: – stammt aus einer realen Anwendung oder ist zumindest realitätsnah – ist als Gruppenprojekt geeignet – hat ein klar definiertes ... Read More | Share it now!

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35. PDG

Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Thema: Wider or Deeper: Revisiting the ResNet Model for Visual Recognition https://arxiv.org/abs/1611.10080 ... Read More | Share it now!

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Data Science/Machine Learning: Grundlagen und Praxiswissen

Zielgruppe: Interessierte Menschen, die Lust haben ein Format mitzugestalten, bei dem wir uns Grundlagen und Praxiswissen aus den Bereichen Machine Learning und Data Science im Allgemeinen beibringen. Ideal wäre ein Format, das folgendes ist: – eins... Read More | Share it now!

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34. PDG

Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Thema: Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Networks https://arxiv.org/abs/1610.09038 ... Read More | Share it now!

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https://www.informatik.kit.edu/7009.php/event/32003 ... Read More | Share it now!

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Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Thema: Tagger: Deep Unsupervised Perceptual Grouping https://arxiv.org/pdf/1606.06724.pdf ... Read More | Share it now!

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Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Thema: Designing Neural Network Architectures using Reinforcement Learning Paper: https://arxiv.org/abs/1611.02167 ... Read More | Share it now!

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Ort ist das Lauchpad der Pioniergarage Paper: https://arxiv.org/abs/1611.05763 ... Read More | Share it now!

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