Publikationen Einige Preprints Oracle Komplexität von Methoden zweiter Ordnung für Finite-Sum-Probleme Yossi Arjevani und Ohad Shamir arXiv Technischer Bericht, November 2016 Depth Separation in ReLU-Netzwerken für die Approximierung glatter nichtlinearer Funktionen Itay Safran und Ohad Shamir arXiv Technical Report, Oktober 2016 Distribution - Analyse, Nicholson, Yishay Mansour und Ohad Shamir, Arthur Haydn, Arthur Haydn, Arthur Hendler, Arthur Haydn, Arthur Haydn, (SICOMP) Ein optimaler Algorithmus für Bandit - und Null-Ordnung Konvexe Optimierung mit Zwei-Punkt-Rückkopplung Ohad Shamir arXiv Technischer Bericht, 2015 (eingereicht) Journal - und Konferenzpapiere ohne Ersatzprobenahme für stochastische Gradientenmethoden: Konvergenzergebnisse (NIPS 2016) Dimension-freie Iterationskomplexität von Finite-Sum-Optimierungsproblemen Yossi Arjevani Ohad Shamir 30. Jahrestagung über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2016) Ohad Shamir 30. Jahrestagung über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2016) Yossi Arjevani, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir Journal of Machine Learning Research, 17 (126): 151, 2016 Die Kraft der Tiefe für Feedforward Neuronale Netze Ronen Eldan und Ohad Shamir 29th Itay Safran und Ohad Shamir 33. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2016) Über die Iterationskomplexität der obsessiven Optimierungsalgorithmen erster Ordnung Yossi Arjevani und Ohad Shamir 33. Internationale Konferenz über Maschinelles Lernen (ICML 2016) Konvergenz der stochastischen Gradientabstufung für PCA Ohad Shamir 33. Internationale Konferenz. (ICML 2016) 33. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2016) Multiplayer-Banditen - ein musikalischer Stuhlgang Jonathan Rosenski, Ohad Shamir und Liran Szlak (ICML 2016) Schnelle stochastische Algorithmen für SVD und PCA: Konvergenz-Eigenschaften und Konvexität Ohad Shamir 33. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2016) Unified Algorithmen für Online Learning und Wettbewerbsanalyse Niv Buchbinder, Shahar Chen, Joseph (Seffi) Naor Und Ohad Shamir Mathematik der Operations Research, 2016 Die Beispielkomplexität des Lernens linearer Prädiktoren mit dem quadratischen Verlust Ohad Shamir Journal of Machine Learning Research, 16 (Dez): 34753486, 2015 Kommunikationskomplexität von verteiltem konvexem Lernen und Optimierung Yossi Arjevani und Ohad Shamir 29th Jährliche Konferenz über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2015) Vollversion A Stochastischer PCA - und SVD-Algorithmus mit exponentieller Konvergenzrate Ohad Shamir 32. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2015) Grundlegende Implementierung des Algorithmus in MATLAB Attribut Effiziente lineare Regression mit Data - (ICML 2015) Über die Komplexität des Lernens mit den Kerneln Nicol Cesa-Bianchi, Yishay Mansour und Ohad Shamir 28. Konferenz über die Lerntheorie (COLT 2015) Über die Komplexität der Banditen-Linearen Optimierung Ohad Shamir 28. Konferenz über die Lerntheorie (COLT 2015) Graph Approximation und Clusterbildung zu einem Budget Ethan Fetaya, Ohad Shamir und Shimon Ullman 18. Internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2015) Verteilte stochastische Optimierung und Lernen Ohad Shamir und Nathan Srebro 52. Jährlich Allerton-Konferenz über Kommunikation, Steuerung und Informatik (2014) Grundlegende Begrenzungen von Online - und Verteilten Algorithmen für statistisches Lernen und Schätzen Ohad Shamir 28. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2014) Vollversion Über die rechnerische Effizienz des Trainings Neuronale Netze Roi Livni, Shai Shalez-Shwartz, Ohad Shamir 28. Jahrestagung über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2014) Vollversion Matrix-Vollendung mit der Trace-Norm: Lernen, Bounding und Transduktion Ohad Shamir und Shai Shalev-Shwartz Journal of Machine Learning Research, ): 3401-3423, 2014 Kommunikation Effiziente verteilte Optimierung mit Hilfe einer Approximalen Newton-Methode Ohad Shamir, Nathan Srebro und Tong Zhang 31. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2014) Vollversion On-Demand, Spot oder Beide: Dynamische Ressourcenverteilung (ICAC 2014) Hochauflösende mikrobielle Gemeinschaft Rekonstruktion durch die Integration von kurzen Lesevorgänge aus mehreren 16S rRNA Regionen oder Zuk, Amnon Amir, Amit Zeisel, Michael Green, Shay Stern, Ohad Shamir, Peter J. Turnbaugh, Yoav Soen und Noam Shental Nucleic Acids Forschung, 41.22 (2013): e205-e205 Online-Lernen mit wechselnden Kosten und andere Adaptive Adversaries Nicol Cesa-Bianchi, Ofer Dekel und Ohad Shamir (NIPS 2013) Vollversion Genaue Profilierung von mikrobiellen Gemeinschaften aus massiv paralleler Sequenzierung mit konvexer Optimierung oder Zuk, Amnon Amir, Amit Zeisel, Ohad Shamir und Noam Shental 20th String Processing und Information Retrieval Symposium (SPIRE 2013 ) Vollständige Version Probabilistische Etikettenbäume für effiziente großskalige Bildklassifizierung Baoyuan Liu, Fereshteh Sadeghi, Marshall Tappen, Ohad Shamir und Ce Liu 26. IEEE-Konferenz über Computer Vision und Pattern Recognition (CVPR 2013) Stochastischer Gradientabstieg für nicht-glatte Optimierung: Konvergenz-Ergebnisse (ICML 2013) Vollversion Über die Komplexität von Banditen und Derivativ-freie stochastische konvexe Optimierung Ohad Shamir 26th Annual Conference on Learning Theorie (COLT 2013) Online Learning für Zeitreihen Vorhersage Oren Anava, Elad Hazan, Shie Mannor und Ohad Shamir 26. Jahrestagung zur Lerntheorie (COLT 2013) Lokalisierung und Adaption im Online-Lernen (vollständige mündliche Präsentation) Alexander Rakhlin, Ohad Shamir und Karthik Sridharan 16. Internationale Konferenz über Künstliche Intelligenz und Statistik Aistats 2013) Optimal verteilte Online-Vorhersage mit Mini-Chargen Ofer Dekel, Ran Gilad-Bachrach, Ohad Shamir und Lin Xiao Journal of Machine Learning Research, 13 (Jan): 165-202, 2012 Relax and Randomize. Von Wert zu Algorithmen (vollständige mündliche Präsentation) Alexander Rakhlin, Ohad Shamir und Karthik Sridharan 26. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2012) Auch auf der 50. jährlichen Allerton-Konferenz präsentiert, 2012 Vollständige arXiv-Version Making Gradient Descent Optimal für stark konvexe Stochastik Optimierung Alexander Rakhlin, Ohad Shamir und Karthik Sridharan 29. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2012) Anmerkung: Diese Version vereinfacht die Schrittweitenanalyse und vermeidet einen Fehler im Beweis von Lemma 1, der in der Tagungsarbeit zu falschen Konstanten führte Die Theoreme. Entschließung Exploration and Exploitation in Multi-Armed Banditen Orly Avner, Shie Mannor und Ohad Shamir 29. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2012) Vollversion Auch auf dem 10. Europäischen Workshop zum Thema "Bewehrung lernen" (EWRL 2012) vereinheitlichte Algorithmen für Online Learning und Competitive Analysis Niv Buchbinder, Shahar Chen, Joseph (Seffi) Naor und Ohad Shamir 25. Jahrestagung zur Theorie des Lernens (COLT 2012) Mit mehr Daten zur Beschleunigung der Trainingszeit (volle mündliche Präsentation) Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir und Eran Tromer 15th Internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2012) Theres a Hole in My Data Space: Piecewise Prädiktoren für heterogene Lernprobleme Ofer Dekel und Ohad Shamir 15. Internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2012) Lernen von schwachen Lehrern Ruth Urner, Shai Ben-David und Ohad Shamir 15. Internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2012) Online-Lernen mit Lärm Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir IEEE Transactions on Information Theory, 57 (12): 7907-7931, 2011 Lernen von kernbasierten Halbstellen mit dem 0-1-Verlust Shai Shalez-Shwartz, Ohad Shamir und Karthik Sridharan SIAM Journal on Computing, 40 (6): 1623-1646, 2011 Effizientes Lernen mit teilweise beobachteten Eigenschaften Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz Nicol Cesa-Bianchi und Ohad Shamir 25. Jahrestagung über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2011) Anmerkung : Diese Version behebt einige kleine (aber wichtige) Tippfehler in der Konferenz, wie die Definition von L von Banditen zu Experten: Über den Wert der Nebenbetrachtungen Shie Mannor und Ohad Shamir 25. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2011) Anmerkung: Dieses Papier ist weitgehend von arxiv. orgabs1409.8428 Bessere Mini-Batch-Algorithmen über Accelerated Gradient Methoden Andrew Cotter, Ohad Shamir, Nathan Srebro und Karthik Sridharan 25. Jahrestagung über Neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2011) Ergänzendes Material Effizient Erlernen verallgemeinerter linearer und einzelner Indexmodelle mit isotonischer Regression Sham Kakade, Adam Tauman Kalai, Varun Kanade, Ohad Shamir 25. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2011) Ergänzendes Material Lernen mit der gewichteten Spurennorm unter willkürlichen Stichprobenverteilungen Rina Foygel , Ruslan Salakhutdinov, Ohad Shamir und Nathan Srebro 25. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2011) Ergänzungsmaterial Collaborative Filtering mit der Trace-Norm: Lernen, Bounding und Transduktion Ohad Shamir und Shai Shalev-Shwartz 24. Jahrestagung zur Theorie des Lernens Colt 2011) Optimal verteilte Online-Vorhersage Ofer Dekel, Ran Gilad-Bachrach, Ohad Shamir und Lin Xiao 28. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2011) Ebenfalls im Workshop "Lernen auf Kerne, Cluster und Wolken" vorgestellt. NIPS 2010 Die Arbeit basiert weitgehend auf Arbeiten, die hier und hier detaillierter dargestellt werden. (ICML 2011) Vollversion Adaptive Erlernen des Crowd-Kernels Serge Belongie, Adam Kalai, Ce Liu, Ohad Shamir und Ohad Shamir, Omer Tamuz 28. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2011) Quantität macht Qualität: Lernen mit Teilansichten Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir Fünfundzwanzigste Konferenz über Künstliche Intelligenz (AAAI 2011) Nektar Track Paper Spectral Clustering auf einem Budget Ohad Shamir und Naftali Tishby Vierzehnte internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2011) Vollversion Errata Lernen aus lauten Daten unter vertrieblichen Annahmen Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir Robuster statistischer Lernworkshop (NIPS 2010) Vollversion Sha Shalez-Shwartz, Ohad Shamir und Karthik Sridharan 23. Jahrestagung zur Theorie des Lernens (COLT 2010) Vollversion Eine etwas weniger technische Version, die auf dem besten Papierweg präsentiert wird (IJCAI 2011) Lernfähigkeit, Stabilität und einheitliche Konvergenz Shai Shalez, Ohad Shamir, Nathan Srebro und Karthik Sridharan Journal of Machine Learning Research, 11 (Okt): 2635-2670, 2010 Stabilität und Modellauswahl in k-Mittel Clustering Ohad Shamir und Naftali Tishby Machine Learning, 80 (2): 213-243, 2010 Online-Lernen von lärmenden Daten mit Kernel Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir 23. Jahrestagung zur Theorie des Lernens (COLT 2010) Vollversion Effizientes Lernen mit teilweise Beobachtete Attribute Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir 27. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2010) Vollversion Multiklasse Multilabel Klassifikation mit mehr Klassen als Beispiele (vollständige mündliche Präsentation) Ofer Dekel und Ohad Shamir 13. Internationale Konferenz über Künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2010) Lernen von exponentiellen Familien in hohen Dimensionen: Starke Konvexität und Sparsamkeit Sham Kakade, Ohad Shamir, Karthik Sridharan und Ambuj Tewari 13. Internationale Konferenz über künstliche Intelligenz und Statistik (AISTATS 2010) Ergänzungsmaterial Lernen, mit fehlendem und beschädigtem zu klassifizieren Over Dekel, Ohad Shamir und Lin Xiao Machine Learning, 81 (2): 149-178, 2010 Lernen und Verallgemeinerung mit dem Informationsflaschen Ohad Shamir, Sivan Sabato und Naftali Tishby Theoretische Informatik, 411 (29-30): 2696- 2711, 2010 Vox Populi: Sammeln von hochwertigen Labels aus einer Menge Ofer Dekel und Ohad Shamir 22. Jahrestagung zur Theorie des Lernens (COLT 2009) Lernfähigkeit und Stabilität in der allgemeinen Lernumgebung Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir, Nathan Srebro und Karthik Sridharan 22. Jahrestagung der Lerntheorie (COLT 2009) Stochastische konvexe Optimierung Sha Shalez-Shwartz, Ohad Shamir, Nathan Srebro und Karthik Sridharan 22. Jahrestagung zur Theorie des Lernens (COLT 2009) Gute Lerner für böse Lehrer Ofer Dekel und Ohad Shamir 26. Internationale Konferenz über Machine Learning (ICML 2009) Über die Zuverlässigkeit der Clustering-Stabilität im Large Sample Regime Ohad Shamir und Naftali Tishby 22. Jahreskonferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2008) Ergänzendes Material Lernen und Generalisierung mit dem Information Bottleneck Ohad Shamir, Sivan Sabato und Naftali Tishby 19. Internationale Konferenz zur algorithmischen Lerntheorie (ALT 2008) Vollversion Modellauswahl und Stabilität in k-Clustering Ohad Shamir und Naftali Tishby 21. Jahrestagung zur Lerntheorie (COLT 2008) Klassifikation mit fehlenden und beschädigten Merkmalen Ofer Dekel und Ohad Shamir 25. Internationale Konferenz zum Maschinellen Lernen (ICML 2008) Clusterstabilität für Finite Samples (vollständige mündliche Präsentation) Ohad Shamir und Naftali Tishby 21. Jahrestagung über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NIPS 2007) Ergänzungsmaterial Andere Publikationen Ein Algorithmus für die Ausbildung von Polynomnetzwerken Roi Livni , Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir arXiv Technischer Bericht, 2013 Source Code verfügbar hier Ist Averaging für stark konvexe stochastische Gradient-Abstammung benötigt Ohad Shamir Offene Problem präsentiert in der 25. Jahrestagung über Lerntheorie (COLT 2012) Einige Unposibility Ergebnisse für Budgeted Learning Nicol Cesa-Bianchi, Shai Shalev-Shwartz und Ohad Shamir Budgeted Lernwerkstatt. In Verbindung mit ICML 2010 Eine Variante von Azumas Ungleichung für Martingales mit subgaußischen Schwänzen Ohad Shamir Eine kleine Anmerkung, wie man eine Konzentrationsungleichung für Martingale anwendet, die nur mit hoher Wahrscheinlichkeit begrenzt werden Agnostisch Lernen von Halbräumen mit Randfehlern Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir und Karthik Sridharan TTI-C Technischer Bericht, Juni 2009 Anmerkung: Dieser technische Bericht wird weitgehend durch unser COLT 2010-Papier ersetzt, Lernen von kernbasierten Halfspaces mit dem Null-One-Verlust Die Komplexität des unzulässigen Lernens großer Randhalbflächen Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir Und Karthik Sridharan Offenes Problem in der 22. Jahrestagung der Lerntheorie präsentiert (COLT 2009) Weizmann Forex Ltd. Weizmann Forexs News und Ankündigungen WEIZFOREX: Die Börse hat die Klärung von Weizmann Forex Limited in Bezug auf die Ankündigung vom 09.02.2017 in Bezug auf Weizmann Forex Limited hat der Börse mitgeteilt, dass der Verwaltungsrat auf seiner Sitzung am 09. (A) Ernennung von Herrn B Karthikeyan zum Geschäftsführer der Gesellschaft mit Wirkung vom 1. März 2017 zu den Bedingungen, die in der Vereinbarung zwischen der Gesellschaft und Herrn B Karthikeyan festgelegt sind. Auf der Grundlage der obigen Angaben ist die Gesellschaft verpflichtet, folgende Fragen zu klären: 1. Kurzprofil (im Falle einer Ernennung) 2. Offenlegung von Beziehungen zwischen Direktoren (im Falle der Ernennung eines Direktors).Die Antwort der Gesellschaft wird abgewartet. Weizmann Forex Limited hat der Börse, dem Finanzergebnis für den Zeitraum bis zum 31. Dezember 2016, vorgelegt. Von NSE am 09. Februar 2017 00:00 Uhr Weizmann Forex Limited hat der Börse mitgeteilt, dass die Der Verwaltungsrat hat auf seiner Sitzung vom 09. (A) Ernennung von Herrn B Karthikeyan zum Geschäftsführer der Gesellschaft mit Wirkung vom 1. März 2017 zu den Bedingungen, die in der Vereinbarung zwischen der Gesellschaft und Herrn B Karthikeyan festgelegt sind. Von NSE am 09. Februar 2017 00:00 Uhr Weizmann Forex Ltd hat BSE mitgeteilt, dass eine Sitzung des Verwaltungsrates der Gesellschaft am 09. Februar 2017 unter anderem die folgenden Punkte berücksichtigen wird: 1. Annahme von Un-Audited Finanzielle Ergebnisse (vorläufig) für das Quartal und das Jahr bis zum 31. Dezember 2016. 2. Der beschränkte Prüfungsbericht der Abschlussprüfer in Bezug auf das Quartal und das Jahr bis zum 31. Dezember 2016 Des Weiteren das Handelsfenster der Gesellschaft für diesen Zweck Des Umgangs mit Aktien der Gesellschaft bleibt vom 31. Januar 2017 bis zum 11. Februar 2017 (beide Tage einschließlich) geschlossen. Mit BSE am 30. Januar 2017 16:45 Uhr Weizmann Forex Ltd hat BSE das Anteilsmuster für den Zeitraum bis zum 31. Dezember 2016 eingereicht. Für weitere Informationen, bitte klicken Sie hier Von BSE am 12 Jan 2017 11:15
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