Publicações Algumas Preprints Oracle Complexidade de Métodos de Segunda Ordem para Problemas de Soma Finita Yossi Arjevani e Ohad Shamir ARXiv Relatório Técnico, novembro de 2017 Separação de profundidade nas redes ReLU para aproximação de funções lisas não-lineares Itay Safran e Ohad Shamir arXiv Relatório Técnico, outubro de 2017 Distribuição Dificuldade específica para o aprendizado de redes neurais Relatório Técnico de Ohad Shamir ARXiv, setembro de 2017 Bandidos Multi-Armados Não Estratificados com Feedback Gráfico-Estruturado Noga Alon, Nicol Cesa-Bianchi, Claudio Gentile, Shie Mannor, Yishay Mansour e Ohad Shamir ARXiv Relatório Técnico, 2017, Aceito para o SIAM Journal on Computing (SICOMP) Um ótimo algoritmo para bandit e otimização convexa de ordem zero com feedback de dois pontos Ohad Shamir ARXiv Technical Report, 2017 (submetido) Artigos de revistas e conferências sem substituição de amostras para métodos de gradiente estocástico: resultados de convergência E Aplicação para otimização distribuída (apresentação oral completa) Ohad Shamir 30th Annual Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Complexidade de Iteração sem Dimensão de Problemas de Otimização de Sombra Finita Yossi Arjevani Ohad Shamir 30ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) em Bounds Inferior e Superior para Problemas de Otimização Suave e Forte Convex Yossi Arjevani Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Journal of Machine Learning Research, 17 (126): 151, 2017 O Poder da Profundidade para Redes Neurais Feedforward Ronen Eldan e Ohad Shamir 29ª Conferência sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Sobre a Qualidade da Inicial Bacia em redes neurais especificadas Itay Safran e Ohad Shamir 33ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Sobre a Complexidade de Iteração de Algoritmos de Otimização de Primeira Ordem Ignorados Yossi Arjevani e Ohad Shamir 33ª Conferência Internacional sobre Aprendizagem de Máquinas (ICML 2017) Bandas Multijogador - uma aproximação das cadeiras musicais Jonathan Rosenski, Ohad Shamir e Liran Szlak 33rd International Co (ICML 2017) Convergência da Descida do Gradiente Estocástico para PCA Ohad Shamir 33ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Algoritmos Estocásticos Rápidos para SVD e PCA: Propriedades de Convergência e Convexidade Ohad Shamir 33ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) ) Algoritmos Unificados para Aprendizagem Online e Análise Competitiva Niv Buchbinder, Shahar Chen, Joseph (Seffi) Naor e Ohad Shamir Matemática de Pesquisa Operacional, 2017 A Complexidade da Amostra de Aprendizagem Preditores Lineares com Perda Quadrada Ohad Shamir Journal of Machine Learning Research, 16 ( Dez): 34753486, 2017 Complexo de Comunicação de Aprendizagem e Otimização Conhecida Distribuída Yossi Arjevani e Ohad Shamir 29ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Versão completa Algoritmo estocástico de PCA e SVD com uma Taxa de Convergência Exponencial Ohad Shamir 32a Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Implementação básica de O algoritmo em MATLAB Atributo Regressão Linear Eficiente com Amostragem Dependente de Dados Doron Kukliansky e Ohad Shamir 32ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Sobre a Complexidade de Aprendizagem com Núcleos Nicol Cesa-Bianchi, Yishay Mansour e Ohad Shamir 28ª Conferência sobre Teoria de Aprendizagem (COLT 2017) Sobre a complexidade da otimização linear do bandido Ohad Shamir 28ª Conferência sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Aproximação do gráfico e agrupamento em um orçamento Ethan Fetaya, Ohad Shamir e Shimon Ullman 18ª Conferência Internacional sobre Inteligência e Estatística Artificiais (AISTATS 2017) Distribuído Otimização e Aprendizagem Estocástica Ohad Shamir e Nathan Srebro 52ª Conferência Anual Allerton sobre Comunicação, Controle e Computação (2017) Limites Fundamentais de Algoritmos Online e Distribuídos para Aprendizagem Estatística e Avaliação Ohad Shamir 28ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Versão completa Sobre a Eficiência Computacional De Treinamento Redes Neurais Roi Livni, Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir 28ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Versão Completa Conclusão da Matriz com a Norma de Tração: Aprendizagem, Encadernação e Transdução Ohad Shamir e Shai Shalev-Shwartz Journal of Pesquisa de Aprendizado de Máquinas, 15 (Oct): 3401-3423, 2017 Otimização Distribuída Eficiente de Comunicação usando um Método Aproximado de Newton Ohad Shamir, Nathan Srebro e Tong Zhang 31ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Versão completa sob demanda Ou ambos: alocação de recursos dinâmicos para a execução de trabalhos em lote na nuvem Ishai Menache, Ohad Shamir e Navendu Jain 11ª Conferência Internacional sobre Computação Autônoma (ICAC 2017) Reconstrução da comunidade microbiana de alta resolução, integrando leituras curtas de múltiplas regiões do ARNr 16S ou Zuk Amnon Amir, Amit Zeisel, Michael Elgart, Shay Stern, Ohad Shamir, Peter J. Turnbaugh, Yoav Soen e Noam Shental Nucleic Acids Research, 41.2 2 (2017): e205-e205 Aprendizagem on-line com custos de mudança e outros adeptos adaptativos Nicol Cesa-Bianchi, Ofer Dekel e Ohad Shamir 27ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Versão completa Perfis precisos de comunidades microbianas de seqüenciamento massivamente paralelo Usando o Optimismo Convex ou Zuk, Amnon Amir, Amit Zeisel, Ohad Shamir e Noam Shental 20º Processamento de Cordas e Simpósio de Recuperação de Informação (SPIRE 2017) Versão completa Etiquetas de Etiquetas Probabilísticas para Classificação de Imagem Eficiente de Grande Escala Baoyuan Liu, Fereshteh Sadeghi, Marshall Tappen, Ohad Shamir E Ce Liu 26ª Conferência IEEE sobre Visão de Computador e Reconhecimento de Padrões (CVPR 2017) Descida de gradiente estocástico para otimização não lisa: resultados de convergência e esquemas de média ótimos Ohad Shamir e Tong Zhang 30ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Versão completa Sobre o Complexidade do Bandit e Derivada-Free Stovestic Convex Optimization Ohad Shamir 26t H Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Programação Online para Previsão da Série Tempo Oren Anava, Elad Hazan, Shie Mannor e Ohad Shamir 26ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Localização e Adaptação na Aprendizagem Online (apresentação oral completa) Alexander Rakhlin Ohad Shamir e Karthik Sridharan 16ª Conferência Internacional de Inteligência Artificial e Estatística (AISTATS 2017) Optimal Distributed Online Prediction Usando Mini-Batches Ofer Dekel, Ran Gilad-Bachrach, Ohad Shamir e Lin Xiao Journal of Machine Learning Research, 13 (Jan): 165-202, 2017 Relaxe e aleatorize. De Valor para Algoritmos (apresentação oral completa) Alexander Rakhlin, Ohad Shamir e Karthik Sridharan 26ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Também apresentada na 50ª Conferência Anual de Allerton, 2017 Versão completa de ArXiv Fazendo Descida de Gradiente Ótima para Estocástico altamente Convex Otimização Alexander Rakhlin, Ohad Shamir e Karthik Sridharan 29ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Nota: Esta versão simplifica a análise do tamanho passo e evita um erro na prova do lema 1, que no documento da conferência levou a constantes incorretas em Os teoremas. Exploração e exploração de desacoplamento em bandidos multi-armados Orly Avner, Shie Mannor e Ohad Shamir 29ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Versão completa Também apresentada no 10º Workshop Europeu de Aprendizagem de Reforço (EWRL 2017) Algoritmos Unificados para Aprendizagem Online e Competitiva Análise Niv Buchbinder, Shahar Chen, Joseph (Seffi) Naor e Ohad Shamir 25ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Usando mais dados para acelerar o tempo de treinamento (apresentação oral completa) Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir e Eran Tromer 15 Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial e Estatística (AISTATS 2017) Há um buraco em meu espaço de dados: Preditores de peças para problemas de aprendizagem heterogêneos Ofer Dekel e Ohad Shamir 15ª Conferência Internacional sobre Inteligência e Estatística Artificiais (AISTATS 2017) Aprendendo de Professores Fracos Ruth Urner, Shai Ben-David e Ohad Shamir 15ª Conferência Internacional sobre Inteligência e Estatística Artificiais (AISTAT S 2017) Aprendizado on-line com ruído Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Transações IEEE sobre a Teoria da Informação, 57 (12): 7907-7931, 2017 Metadados baseados no Kernel com perda 0-1 Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir e Karthik Sridharan SIAM Journal on Computing, 40 (6): 1623-1646, 2017 Aprendizagem eficiente com atributos parcialmente observados Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Journal of Machine Learning Research, 12 (outubro): 2857 -2878, 2017 Eficiente Aprendizado Online através de Arredondamento Aleatório (apresentação oral completa) Nicol Cesa-Bianchi e Ohad Shamir 25ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Nota: esta versão corrige alguns erros pequenos (mas importantes) na conferência Procedimentos, como a definição de L De Bandidos para Especialistas: Sobre o Valor de Observações Laterais Shie Mannor e Ohad Shamir 25ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Nota: Este artigo é amplamente subsumido por arxiv. orgab S1409.8428 Algoritmos melhores de mini-lote através de métodos de gradiente acelerado Andrew Cotter, Ohad Shamir, Nathan Srebro e Karthik Sridharan 25ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Material suplementar Aprendizado eficiente de modelos de índice linear e único generalizado com Sham de regressão isotônica Kakade, Adam Tauman Kalai, Varun Kanade, Ohad Shamir 25ª Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Material complementar Aprendendo com a Norma de Traçado Ponderada sob Distribuições Arbitrárias de Amostragem Rina Foygel, Ruslan Salakhutdinov, Ohad Shamir e Nathan Srebro 25a Conferência Anual Em Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS 2017) Material complementar Filtração colaborativa com a Norma Trace: Aprendizagem, encadernação e Transdução Ohad Shamir e Shai Shalev-Shwartz 24ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Previsão Online Óptica Distribuída Ofer Dekel, Ran Gilad - Bachrach, Ohad Shamir e Lin Xiao 28º Inter Conferência Nacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Também apresentada na Oficina de Aprendizado sobre Cores, Clusters e Nuvens. NIPS 2018 O artigo baseia-se principalmente no trabalho apresentado com mais detalhes aqui e aqui. Minimização Convex de grande escala com uma restrição de baixo índice Alon Gonen, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir 28ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) Versão completa Aprendendo de forma adaptada o kernel de multidão Serge Belongie, Adam Kalai, Ce Liu, Ohad Shamir e Omer Tamuz 28ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2017) A quantidade faz qualidade: Aprendendo com vistas parciais Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Vigésima quinta conferência sobre Inteligência Artificial (AAAI 2017) Nectar Track Paper Spectral Clustering on a Orçamento Ohad Shamir e Naftali Tishby Décima Quarta Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial e Estatística (AISTATS 2017) Versão completa Errata Aprendendo com Dados Ruidosos sob Suposições Distribucionais Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Workshop Robusto de Aprendizagem Estatística (NIPS 2018) Versão completa Aprendendo Halfspaces baseados no Kernel com a perda Zero-One (melhor prêmio em papel) Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir e Ka Rthik Sridharan 23ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2018) Versão completa Uma versão um pouco menos técnica apresentada na melhor faixa de papel de (IJCAI 2017) Aprendizabilidade, Estabilidade e Convergência Uniforme Shai Shalev Shwartz, Ohad Shamir, Nathan Srebro e Karthik Sridharan Journal of Pesquisa de Aprendizado de Máquinas, 11 (Out): 2635-2670, 2018 Estabilidade e Seleção de Modelos em k-means Clustering Ohad Shamir e Naftali Tishby Machine Learning, 80 (2): 213-243, 2018 Aprendizado on-line de dados ruidosos com kernels Nicol Cesa - Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir 23ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2018) Versão completa Aprendizagem eficiente com atributos observados parcialmente Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir 27ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2018) Versão completa Multiclass-Multilabel Classificação com mais classes do que exemplos (apresentação oral completa) Ofer Dekel e Ohad Shamir 13ª Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial e Estatísticas (AISTATS 2018) Aprendendo Famílias Exponentes em Dimensões Elevadas: Forte Convexidade e Sparsidade Sham Kakade, Ohad Shamir, Karthik Sridharan e Ambuj Tewari 13ª Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial e Estatística (AISTATS 2018) Material complementar Aprendendo a Classificar com Características Perdidas e Corrompidas Ofer Dekel, Ohad Shamir e Lin Xiao Machine Learning, 81 (2): 149-178, 2018 Aprendizagem e generalização com a informação Bottleneck Ohad Shamir, Sivan Sabato e Naftali Tishby Theortical Computer Science, 411 (29-30): 2696-2711, 2018 Vox Populi: Coletando etiquetas de alta qualidade de uma multidão Ofer Dekel e Ohad Shamir 22ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2009) Aprendizagem e Estabilidade no Ensaio Geral de Aprendizagem Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir, Nathan Srebro e Karthik Sridharan 22º Anual Conferência sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2009) Otimização convexa estocástica Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir, Nathan Srebro e Karthik Sridharan 22nd An Conferência sobre a Teoria da Aprendizagem (COLT 2009) Boa Aprendizagem para professores do mal Ofer Dekel e Ohad Shamir 26ª Conferência Internacional sobre Aprendizagem de Máquinas (ICML 2009) Sobre a Confiabilidade da Estabilidade de Clustering no Grande Regime de Amostras Ohad Shamir e Naftali Tishby 22ª Conferência Anual sobre Neural Sistemas de processamento de informações (NIPS 2008) Material complementar Aprendizagem e generalização com o Bottleneck de informação Ohad Shamir, Sivan Sabato e Naftali Tishby 19ª Conferência Internacional sobre Teoria de Aprendizado Algorímatico (ALT 2008) Versão completa Seleção de modelo e estabilidade em k-means Clustering Ohad Shamir e Naftali Tishby 21ª Conferência Anual sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2008) Aprendendo a Classificar com Características Perdidas e Corrompidas Ofer Dekel e Ohad Shamir 25ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2008) Estabilidade de Cluster para Amostras finitas (apresentação oral completa) Ohad Shamir e Naftali Tishby 21 Conferência Anual sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (N IPS 2007) Material suplementar Outras publicações Algoritmo para o treinamento de redes polinomiais Roi Livni, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Relatório Técnico ARXiv, 2017 Código fonte disponível aqui É necessária uma média para a descida gradual estocástica fortemente convexa Ohad Shamir Problema aberto apresentado no 25º Annual Conferência sobre Teoria da Aprendizagem (COLT 2017) Alguns resultados de impossibilidade para o aprendizado orçamentado Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz e Ohad Shamir Budgedted Learning Workshop. Em conjunto com o ICML 2018 Uma Variante de Desigualdade de Azumas para Martingales com Causas Subjugais Ohad Shamir Uma pequena nota sobre como aplicar uma desigualdade de concentração para martingales que são limitadas em meios de semi-horizonte de Aprendizagem Agnóstica de alta probabilidade com erros de Margem Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir e Karthik Sridharan TTI-C Relatório Técnico, junho de 2009 Nota: este relatório técnico é amplamente substituído pelo nosso artigo COLT 2018, Halfspaces de aprendizagem com base no núcleo com a perda de zero. A complexidade de ambientes semi-largos de grande margem Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir E Karthik Sridharan Problema aberto apresentado na 22ª Conferência Anual de Teoria da Aprendizagem (COLT 2009) Weizmann Forex Ltd. Notícias e anúncios de Weizmann Forexs WEIZFOREX: A Bolsa buscou esclarecimentos da Weizmann Forex Limited em relação ao anúncio de 09 de fevereiro de 2017, em relação a A Weizmann Forex Limited informou a Bolsa que o Conselho de Administração, em sua reunião realizada em fevereiro 09, 2017 tem. (A) Nomeação do Sr. B Karthikeyan como Diretor da Companhia a partir de 1º de março de 2017 nos termos e condições estabelecidos no contrato entre a Companhia e o Sr. B Karthikeyan. Com base em cima, a Companhia precisa esclarecer o seguinte: 1. Breve perfil (em caso de nomeação) 2. Divulgação de relações entre diretores (em caso de nomeação de um diretor). A resposta da Companhia está aguardada. Por NSE em 10 de fevereiro de 2017 00:00 AM A Weizmann Forex Limited apresentou à Bolsa os resultados financeiros do período encerrado em 31 de dezembro de 2017. Por NSE em 09 de fevereiro de 2017 às 00:00 AM A Weizmann Forex Limited informou a Exchange que a Conselho de Administração, na sua reunião realizada em 09 de fevereiro de 2017, tem. (A) Nomeação do Sr. B Karthikeyan como Diretor da Companhia a partir de 1º de março de 2017 nos termos e condições estabelecidos no contrato entre a Companhia e o Sr. B Karthikeyan. Por NSE em 09 de fevereiro de 2017 00:00 AM A Weizmann Forex Ltd informou a BSE que uma reunião do Conselho de Administração da Companhia será realizada em 09 de fevereiro de 2017, entre outras, para considerar o seguinte 1. Aprovação de não auditado Resultados Financeiros (Provisórios) para o trimestre e ano até 31 de dezembro de 2017. 2. O Relatório de Revisão Limitada dos Auditores em relação ao trimestre e ano até 31 de dezembro de 2017 Além disso, a janela de negociação da Companhia para o efeito De negociação em ações da Companhia permanecerá fechado de 31 de janeiro de 2017 até 11 de fevereiro de 2017 (ambos os dias inclusive). Por BSE em 30 de janeiro de 2017 às 16h45, a Weizmann Forex Ltd apresentou à BSE o Padrão de participação para o período encerrado em 31 de dezembro de 2017. Para mais detalhes, por favor clique aqui Por BSE em 12 de janeiro de 2017 11:15
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