Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce skornblith
Simon Kornblith
Simon Kornblith
Simon Kornblith
@skornblith

Tweets

Simon Kornblith

@skornblith

Researcher @Google Brain Toronto 🇨🇦🦝. In past lives, I was a neuroscientist @mitbrainandcog, a @julialanguage contributor, and a developer @zotero.

Toronto, Ontario
Vrijeme pridruživanja: rujan 2010.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    1. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      I will be presenting “Similarity of Neural Network Representations Revisited” (joint work with @Mo_Norouzi, @honglaklee, and @geoffreyhinton) at @icmlconf Thursday (tomorrow!) at 12:15 in Hall A (Deep Learning) and at Poster #20. Paper/code: http://cka-similarity.github.io . Thread below.

      1 reply 7 proslijeđenih tweetova 31 korisnik označava da mu se sviđa
      Prikaži ovu nit
    2. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      Idea: We can measure similarity of representations as the sum of squared similarities between all possible pairs of features, or as similarity of similarities between examples. If “similarity” = dot product, these are equivalent. Normalization yields a similarity index in [0, 1].

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    3. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      This idea has been discovered many times. Centered kernel alignment (http://www.jmlr.org/papers/volume13/cortes12a/cortes12a.pdf …) is a generalization where an arbitrary kernel is used to measure inter-example similarity. Sometimes an RBF kernel is better, but often the dot product (linear kernel) works fine.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    4. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      Linear CKA is closely connected to canonical correlation (CCA). The main difference is that CKA weights directions in representation space by variance explained. CCA-based similarity resembles CKA on orthonormalized representations, and thus weights all directions equally.

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    5. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      Why weight by variance? For neural networks trained from different random inits, large principal components are similar 😺, but small PCs are not 😾. Below, we color examples according to the first two PCs from a layer of one net and plot them on PCs from another net.pic.twitter.com/GfxgDD6etl

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 4 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    6. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      This suggests a simple sanity check for similarity indexes: We train architecturally identical networks from different inits, and we check whether a layer from net A is most similar to the architecturally corresponding layer from net B. CKA passes; CCA-based indexes do not.pic.twitter.com/60gqTt49Qv

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
    7. Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      Finally, we show that CKA gives some insight into what goes wrong when networks don’t behave as we’d like. We train a shallow and a very deep CNN. The deep net is *less* accurate than the shallower net; CKA shows that representations in the second half are essentially identical.pic.twitter.com/kDKrizFPNv

      1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
      Prikaži ovu nit
      Simon Kornblith‏ @skornblith 12. lip 2019.
      • Prijavi Tweet

      If you’re interested in applying this method to your own data, check out our Colab at http://cka-similarity.github.io  or come find me in person at ICML or CVPR!

      10:22 - 12. lip 2019.
      • 2 oznake „sviđa mi se”
      • Apurva Ratan Murty Aliza Elkin
      0 replies 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa

      Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

      Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

        Sponzorirani tweet

        false

        • © 2020 Twitter
        • O Twitteru
        • Centar za pomoć
        • Uvjeti
        • Pravila o privatnosti
        • Imprint
        • Kolačići
        • Informacije o oglasima