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Metodi di registrazione informazione # Ci stiamo chiedendo in che modo possiamo registrare attività del cervello e quindi cercare di fare decoding delle informazioni presenti Prima parliamo di alcune tecniche non invasive che ci permettono di vedere alcune attività presenti nel…

Bayesian Inverse Reinforcement Learning (BIRL) # Background: The IRL Problem Setup # Inverse Reinforcement Learning sits at the intersection of Reinforcement Learning, Bayesian Inference, and Imitation Learning. The core question is: given observed expert behavior, what reward…

A motorcycle talk founded the CMMRS. I am wondering if small applications like these are enough in having actual impact. It does have some impacts on the people there mmm. The seed was eaten, as his metaphor, industry is eating out most of the talent. And academia is still…

Introduzione # Definizione normalità # Test del sottogruppo normale # Dimostrazione Il gruppo quoziente # L’importanza del gruppo normale è che quando esso vale, possiamo avere il gurppo fattore Dimostrazione !

Definizione gruppo # Qualunque insieme più operazione tale per cui: Esistenza dell'inverso per ogni elemento ∀ g ∈ G , ∃ g − 1 ∈ G : g g − 1 = e Esistenza di un elemento neutro ∃ e ∈ G : ∀ g ∈ G , e g = g Associatività: ( g h ) f = g ( h f ) Closure : ∀ g , h ∈ G ⟹ g h ∈ G…

Gli isomorfismi sono delle proprietà fondamentali per stabilire una sorta di equivalenza fra i gruppi. Utilizziamo questi isomorfismi per parlare della stessa cosa ma in modi diversi. 3.1 Introduzione # 3.1.1 Definizione # Un gruppo si dice isomorfo rispetto ad un altro gruppo…

Classi laterali # Dimostrazione dei lemmi sopra. La cosa interessante di questa parte è possiamo usare una classe laterale per partizionare il gruppo iniziale! Il teorema di Lagrange # Dividere significa che partiziona l'insieme iniziale in alcuni insiemi distinti. L'insieme G :…

Introduction # Capire in che modo una rete convoluzionale ci può dare insight migliori su come funzionano questi networks. Visualizzazione dei hidden layers # Slide visualization Potremmo fissare una immagine anche a caso, e modificare la x in modo che sia più simile a quanto…

The perceptron # Slide summary of working of perceptron Note on the bias : it is only useful to move the treshhold where to consider the output to be 1 and where to be 1. Now we ask what can be predicted by a perceptron? We can see the update rule of the perceptron: { w = w + α…