瓦伦西亚的优化
上周，我在瓦伦西亚参加了第四届 MODE 实验设计可微分编程研讨会。这是一次很棒的会议，80 名参与者渴望讨论他们在将复杂的深度神经网络模型和类似的混合物应用于基础科学问题方面的最新成果。特别重要的是，参与者的平均年龄在 25 至 30 岁之间。我在开幕词中指出，鉴于这个数字呈下降趋势，我们很快就会开办一所幼儿园。但没有人笑——这些孩子对机器学习很认真，他们用他们所展示的材料的优秀质量展示了这一点。阅读更多
来源:Science 2.0上周我在瓦伦西亚参加
实验设计可区分编程的第四模式研讨会。这是一次很棒的会议，有80位参与者渴望讨论他们在应用复杂的深度神经网络模型的应用方面的最新结果，并为基础科学中的问题提供了类似的调解。
特别重要的是，参与者的平均年龄在25至30岁之间。在我的开场讲话中，我指出，鉴于这个数字的下降趋势，很快我们将经营一个幼儿园。但是没有人笑 - 这些孩子对机器学习很认真，他们以其呈现的材料的出色质量展示了这一点。
我们有40多个演讲和12张海报，以及Danilo Rezende（Deep Mind），Riccardo Zecchina（Univ。Bocconi）和Andrea Walther（Univ。Berlin）发表的三个出色的主题演讲。该研讨会是在六个课程中组织的，涵盖了我们的大部分核心业务：除了与研讨会主题相关的计算机科学的特定方面外，还有有关粒子物理学，肌肉粒子物理学，核和中微子物理，核和中微子物理学，混血症和医学物理学应用程序的课程。
这一系列研讨会的来源的想法确实来自您的真正，六年前，他意识到，在2012年革命（Alexnet和机器学习的兴起）之后，物理学家开始了越来越多地在分析任务中采用越来越精致和强大的技术，但是在没有旧的paradigs和Practips的工具上，探测器仍在设计中，而没有任何范围的工具。
我不可能在这里总结我上周在瓦伦西亚听到的大量出色工作，但是如果您有兴趣，您可以在
此网站。在这里，我只会提及我的学生在那里展示的工作。
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用神经形态系统跟踪带电的颗粒：emanuele coradin3）
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