Flash Forward is a show about possible (and not so possible) future scenarios. What would the warranty on a sex robot look like? How would diplomacy work if we couldn’t lie? Could there ever be a fecal transplant black market? (Complicated, it wouldn’t, and yes, respectively, in case you’re curious.) Hosted and produced by award winning science journalist Rose Eveleth, each episode combines audio drama and journalism to go deep on potential tomorrows, and uncovers what those futures might re ...
…
continue reading
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck 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 !
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
[15] Christian Szegedy - Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian
MP3•Головна епізоду
Manage episode 302418430 series 2982803
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck 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.
Christian Szegedy is a Research Scientist at Google. His research machine learning methods such as the inception architecture, batch normalization and adversarial examples, and he currently investigates machine learning for mathematical reasoning. Christian’s PhD thesis is titled "Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian" which he completed in 2005 at the University of Bonn. We discuss Christian’s background in mathematics, his PhD work on areas of both pure and applied mathematics, and his path into machine learning research. Finally, we discuss his recent work with using deep learning for mathematical reasoning and automatically formalizing mathematics. Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode15.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.buymeacoffee.com/thesisreview
…
continue reading
47 епізодів
MP3•Головна епізоду
Manage episode 302418430 series 2982803
Вміст надано The Thesis Review and Sean Welleck. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Thesis Review and Sean Welleck 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.
Christian Szegedy is a Research Scientist at Google. His research machine learning methods such as the inception architecture, batch normalization and adversarial examples, and he currently investigates machine learning for mathematical reasoning. Christian’s PhD thesis is titled "Some Applications of the Weighted Combinatorial Laplacian" which he completed in 2005 at the University of Bonn. We discuss Christian’s background in mathematics, his PhD work on areas of both pure and applied mathematics, and his path into machine learning research. Finally, we discuss his recent work with using deep learning for mathematical reasoning and automatically formalizing mathematics. Episode notes: https://cs.nyu.edu/~welleck/episode15.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at https://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.buymeacoffee.com/thesisreview
…
continue reading
47 епізодів
همه قسمت ها
×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.