টুইট
- টুইট, বর্তমান পৃষ্ঠা।
- টুইট এবং উত্তর
- মিডিয়া
আপনি @nishantiam-কে ব্লক করেছেন
আপনি কি এই টুইটগুলি দেখতে চাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত? টুইটগুলি দেখা হলে @nishantiam অবরোধ মুক্ত হবে না।
-
পিন করা টুইটধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
Our arxiv submission is up!
@PahwaRamithttps://twitter.com/arxiv_cs_cl/status/1019380615089618945 …ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
OK, as promised here is a small autopsy of a paper I recently came across: https://wp.me/p8hj6n-h1
#Deeplearning#AIhttps://twitter.com/filippie509/status/1017831767699423232 …ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Forecasting is not about these things.https://blionline.org/2015/11/predicting-the-future-its-easier-than-it-sounds/ …
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
Good writeup: On “solving” Montezuma’s Revenge by
@awjuliani https://medium.com/@awjuliani/on-solving-montezumas-revenge-2146d83f0bc3 … It's difficult to solve Montezuma’s Revenge with pattern matching and random search techniques ;)pic.twitter.com/ZVSiKEO9UQ
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
We can make sense of ML by taking cues from civilization. (This would be the trap of our generation, back in 1900s people used valves and pipes to build up generalization bw humans and machines, but there's no bad in thinking meta)
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
There are two type of people in the world: First who say if there's 'x' there is no chance of 'y' Second who say if there's 'x', there is still a possibility of 'y'. Both fair equally in simple tasks, but when the going gets tough - second type fair better (from superforecasting)
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
There are 2 types of loss functions in DL, so suppose we have to classify an event into one of 'n' classes: First type of classifier would say if 'x' is present - increase its score while decrease that of others Second type says, increase the score of 'x', DONT decrease others.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
Really surprised convolution failed at this and that nobody reported it yet: "An Intriguing Failing of Convolutional Neural Networks and the CoordConv Solution" (with video!) https://ubr.to/2m5ktFc . With
@savvyRL@joelbot3000@w4nderlus7@felipesuch@IHaveSweaters@alsrgvpic.twitter.com/5xhOJyyYwj
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Hey
@Quora Please stop bugging me for downloading your app. I wanted to use your WEBsite and then there comes a modal with the text - Download app for better experience "without a close button". Bad UX :/ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
The quest for optimal normalization in neural nets continues. SwitchNorm: add BatchNorm + InstanceNorm + GroupNorm with a learnable blend at each layer https://arxiv.org/abs/1806.10779 fun plots; + codehttps://github.com/switchablenorms/Switchable-Normalization …
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
So: add an attention layer above the LSTM weights. Now it doesnt brush past the sentence but attends to the facts. Though it's slow now, but more analytic. Hence would work like System2 - more attentive. Architecture idea: use a MLP to decide whether to attend.
#MachineLearningএই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
System1 is fast but doesn't attend much to every fact, just looks at the context. (How many animals did Moses bring on the ark?) (What advice did Krishna gave to yudhistir?) Both of these questions are wrong, but seems right as per system 1. And are probable wrt a LSTM. Continued
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Intuitively we know that the second statement might have been a mis-print. It should be B. Because we have seen it everywhere. These are things LSTMs are good at, finding the probability of P(X_(t+1) | X_(t, t-1, ... 2, 1)). But this is like system1. Continued
#lstmএই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
I am reading the book: Thinking fast and slow. It talks about two systems in our brain. System1 is intuitive and System2 is more analytic. System 1 is always active, system 2 is slow/lazy. There is a lot of similarity with LSTMs. 12 13 14 A 13 C Continued
#DeepLearningএই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
After Facebook, Instagram! :/https://twitter.com/programmableweb/status/1011883588873326593 …
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
#CVPR2018 You do not need to keep your eyes open for photos anymore! From@facebook Eye In-Painting with Exemplar Generative Adversarial Networks: Given a reference image and a input image, it inserts a pair of eyes for you. Works for@realDonaldTrump https://arxiv.org/abs/1712.03999 pic.twitter.com/7IEMhkKXWu
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
The Deep Layer aggregation idea of Fisher Yu
@739397 and colleagues@berkeley_ai is really nice and yields impressive results across many tasks! Code (with a very fresh last commit just before his talk ^^): https://github.com/ucbdrive/dla#CVPR2018pic.twitter.com/FprKtdFiaN
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
Best paper award at
#CVPR2018 main idea: study twenty five different visual tasks to understand how & when transfer learning works from one task to another, reducing demand for labelled data. Paper: https://arxiv.org/pdf/1804.08328.pdf … Data: http://taskonomy.stanford.edu pic.twitter.com/Ya0jAGh5ppধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Nishant Nikhil পুনঃ টুইট করেছেন
Aha! Great couple hours spent on this great idea!

@nishantiam kudos for thinking this up! Code here: https://github.com/icyflame/excerpts_bot … Set it up using Cron on your computer if you are interested. Works out of the box for kindle csv notebooks.pic.twitter.com/L7XCIAn0bH
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।