Artwork

Вміст надано Francesco Gadaleta. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Francesco Gadaleta або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Why AI Researchers Are Suddenly Obsessed With Whirlpools (Ep. 293)

33:15
 
Поширити
 

Manage episode 516680558 series 3497898
Вміст надано Francesco Gadaleta. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Francesco Gadaleta або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

VortexNet uses actual whirlpools to build neural networks. Seriously.
By borrowing equations from fluid dynamics, this new architecture might solve deep learning's toughest problems—from vanishing gradients to long-range dependencies.
Today we explain how vortex shedding, the Strouhal number, and turbulent flows might change everything in AI.

Sponsors

This episode is brought to you by Statistical Horizons
At Statistical Horizons, you can stay ahead with expert-led livestream seminars that make data analytics and AI methods practical and accessible.
Join thousands of researchers and professionals who’ve advanced their careers with Statistical Horizons.
Get $200 off any seminar with code DATA25 at https://statisticalhorizons.com

References

https://samim.io/p/2025-01-18-vortextnet/

  continue reading

296 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 516680558 series 3497898
Вміст надано Francesco Gadaleta. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Francesco Gadaleta або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

VortexNet uses actual whirlpools to build neural networks. Seriously.
By borrowing equations from fluid dynamics, this new architecture might solve deep learning's toughest problems—from vanishing gradients to long-range dependencies.
Today we explain how vortex shedding, the Strouhal number, and turbulent flows might change everything in AI.

Sponsors

This episode is brought to you by Statistical Horizons
At Statistical Horizons, you can stay ahead with expert-led livestream seminars that make data analytics and AI methods practical and accessible.
Join thousands of researchers and professionals who’ve advanced their careers with Statistical Horizons.
Get $200 off any seminar with code DATA25 at https://statisticalhorizons.com

References

https://samim.io/p/2025-01-18-vortextnet/

  continue reading

296 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити