Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

===Задача 74=== * '''Название:''' Existence conditions for hidden feedback loops in recommender systems * '''Описание проблемы:''' В рекомендательных системах известен эффект искусственного непреднамеренного ограничения выбора пользователя вследствие адаптации модели к его предпочтениям (echo chamber/filter bubble). Эффект является частным случаем петель скрытой обратной связи (hidden feedback loop). (см. - Analysis H.F.L.). Выражается в том, что путем рекомендации одних и тех же интересных пользователю объектов, алгоритм максимизирует качество своей работы. Проблема в а) недостаточном разнообразии б) насыщении / изменчивости интересов пользователя. * '''Задача: '''Понятно, что алгоритм не знает интересов пользователя и пользователь не всегда честен в выборе. При каких условиях, каких свойствах алгоритма обучения и нечестности (отклонении выбора пользователя от его интересов) будет наблюдаться указанный эффект? Уточнение. Рекомендательный алгоритм выдает пользователю объекты a_t на выбор. Пользователь выбирает один из них c_t из Бернулли от модели интереса mu(a_t) . На основе выбора пользователя алгоритм изменяет свое внутреннее состояние w_t и выдает следующий набор объектов пользователю. На бесконечном горизонте нужно максимизировать суммарное вознаграждение sum c_t. Найти условия существования неограниченного роста интереса пользователя к предлагаемым объектам в рекомендательной системе с алгоритмом Thomson Sampling (TS) MAB в условиях зашумленности выбора пользователя c_t. Без шума известно, что всегда неограниченный рост (в модели) [1]. * '''Данные:''' создаются в рамках эксперимента (имитационная модель) по аналогии со статьей [1], внешние данные не требуются. * '''Литература''' *# Jiang, R., Chiappa, S., Lattimore, T., György, A. and Kohli, P., 2019, January. Degenerate feedback loops in recommender systems. In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 383-390). *# Khritankov, A. (2021). Hidden Feedback Loops in Machine Learning Systems: A Simulation Model and Preliminary Results. In International Conference on Software Quality (pp. 54-65). Springer, Cham. *# Khritankov A. (2021). Hidden feedback loop experiment demo. https://github.com/prog-autom/hidden-demo * '''Базовый алгоритм:''' Исходная математическая модель исследуемого явления описана в статье [1]. Метод экспериментального исследования - в статье [2]. Базовый исходный код доступен в [3] * '''Решение:''' Нужно вывести условия существования положительной обратной связи для алгоритма Thomson Sampling Multi-armed Bandit исходя из известных теоретических свойств этого алгоритма. Затем проверить их выполнение в имитационной модели. Для проверки выполняется серия экспериментов с исследованием диапазонов параметров и оценкой ошибки (variance) моделирования. Результаты сопоставляются с построенной ранее математической моделью эффекта. Есть реализация системы проведения эксперимента, которую можно доработать для данной задачи. * '''Новизна:''' Исследуемый эффект положительной обратной связи наблюдается в реальных и модельных системах и описан во многих публикациях как нежелательное явление. Есть его модель для ограниченного случая отсутствия шума в действиях пользователя, что не реализуется на практике. В предлагаемых условиях задача ранее не ставилась и не решалась для рекомендательных систем. Для задачи регрессии решение известно. * '''Авторы:''' Эксперт, консультант - Антон Хританков === Задача 62=== * '''Название:''' Построение метода динамического выравнивания многомерных временных рядов, устойчивого к локальным колебаниям сигнала. * '''Задача:''' В процессе работы с многомерными временными рядами распространена ситуация близкого расположения датчиков, соответствующих различным каналам измерений. В результате малые смещения сигнала в пространстве могут приводить к фиксации пика сигнала соседними датчиками, что ведет к значительным различиям измерений в смысле L2 расстояния.<br />Таким образом, малые смещения сигнала приводят к появлению значительных флуктуаций показаний датчиков. Рассматривается задача построения функции расстояния между точками временных рядов, устойчивой к шуму, порожденному малыми пространственными смещениями сигнала. Необходимо рассмотреть задачу в приближении наличия карты расположения датчиков. * '''Данные''': **[http://neurotycho.org/download Измерения активность мозга обезьян] **Искусственно созданные данные (надо предложить несколько вариантов, например: движение сигнала в пространстве по часовой и против часовой стрелки) * '''Литература''': **[https://www.cs.unm.edu/~mueen/DTW.pdf Обзорная презентация о DTW] **[https://www.researchgate.net/publication/228740947_Multi-dimensional_dynamic_time_warping_for_gesture_recognition Multi-Dimensional Dynamic Time Warping for Gesture Recognition] **[https://www.semanticscholar.org/paper/Multiple-Multidimensional-Sequence-Alignment-Using-Sanguansat/76d35bd5a52453ebde80faaa1467d7effd74426f Multiple Multidimensional Sequence Alignment Using Generalized Dynamic Time Warping] * '''Базовый алгоритм:''' L2 расстояние между парой измерений. * '''Решение:''' использовать функцию расстояния DTW между двумя многомерными временными рядами. Выравниваются две оси времени, при этом внутри функционала DTW выбирается расстояние между i-м и j-м измерениями такое, что оно устойчиво к локальным “сдвигам” сигнала. Требуется предложить такой функционал. Базовое решение - L2, улучшенное решение - DTW между i-м и j-м измерениями (dtw внутри dtw).<br />Можно предложить какую-либо модификацию, например расстояния между скрытыми слоями автоэнкодера для точек i и j. * '''Новизна:''' Предлагается способ выравнивания многомерных временных рядов, учитывающий малые колебания сигнала в пространстве. * '''Авторы:''' В.В. Стрижов - эксперт, Глеб Моргачев, Алексей Гончаров - консультанты. === Задача 63=== * '''Название:''' Иерархическое выравнивание временных последовательностей. * '''Задача:''' Рассматривается задача выравнивания последовательностей сложных событий. Примером может служить сложносоставное поведение человека: при рассмотрении данных IMU-датчиков можно выдвинуть гипотезу: есть исходный сигнал, есть агрегаты “элементарных действий” и есть агрегаты “действий” человека. Каждый из указанных уровней абстракции можно выделить и оперировать именно им.<br />Для того, чтобы проводить точное распознавание последовательности действий возможно применять метрические методы (например DTW, как способ, устойчивый к временным сдвигам). Для более точного качества выравнивания временной шкалы возможно проводить выравнивание на разных уровнях абстракций.<br />Предлагается исследовать такой иерархический подход к выравниванию последовательностей, основанный на возможности применения алгоритмов выравнивания к объектам разной структуры, имея функцию расстояние на них. * '''Литература:''' **[https://www.cs.unm.edu/~mueen/DTW.pdf Обзорная презентация о DTW] **[https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-015-1092-0 DTW-based kernel and rank-level fusion for 3D gait recognition using Kinect Multi-Dimensional Dynamic Time Warping for Gesture Recognition] **[https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8966048 Time Series Similarity Measure via Siamese Convolutional Neural Network] **[https://www.semanticscholar.org/paper/Multiple-Multidimensional-Sequence-Alignment-Using-Sanguansat/76d35bd5a52453ebde80faaa1467d7effd74426f Multiple Multidimensional Sequence Alignment Using Generalized Dynamic Time Warping] * '''Базовый алгоритм:''' классический DTW. * '''Решение:''' Предлагается выполнять переход от одного уровня абстракции к другому путем применения сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Тогда объектом на нижнем уровне абстракции служит исходный сигнал. На втором уровне - сигнал из скрытого слоя модели (построенной на объектах нижнего уровня), размерность которого много меньше, а верхнего слоя - сигнал из скрытого слоя модели (построенной на объектах среднего уровня).<br />При этом DTW вычисляется отдельно между нижними, между средними и между верхними уровнями, но формирование объектов для расчета расстояния осуществляется с учетом выравнивающего пути между объектами предыдущего уровня.<br />Данный метод рассматривается как способ повышения интерпретируемости процедуры выравнивания и точности классификации действия в связи с переходом к более высокоуровневым паттернам. Кроме того, ожидается существенное увеличение скорости работы. * '''Новизна:''' Предлагается идея выравнивания временных последовательностей одновременно на нескольких уровнях абстракции. Метод должен существенно улучшить интерпретируемость алгоритмов выравнивания и повысить скорость их работы. * '''Авторы:''' В.В. Стрижов - эксперт, Глеб Моргачев, Алексей Гончаров - консультанты. === Задача 64=== * '''Название:''' Теоретическая обоснованность применения метрических методов классификации с использованием динамического выравнивания (DTW) к пространственно-временным объектам. * '''Задача:''' Необходимо изучить существующие теоретические обоснования применения методов динамического выравнивания для различных объектов, и исследовать использование таких методов к пространственно-временным рядам.<br />При доказательстве применимости методов выравнивания доказывают, что функция, порождаемая алгоритмом динамического выравнивания является ядром. Что, в свою очередь, обосновывает применение метрических методов классификации. * '''Литература:''' **[https://www.cs.unm.edu/~mueen/DTW.pdf Обзорная презентация о DTW] **[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Теорема_Мерсера Теорема Мерсера] **[https://www.researchgate.net/profile/Vincent_Wan/publication/221478420_Polynomial_dynamic_time_warping_kernel_support_vector_machines_for_dysarthric_speech_recognition_with_sparse_training_data/links/09e4150b7256b621ac000000/Polynomial-dynamic-time-warping-kernel-support-vector-machines-for-dysarthric-speech-recognition-with-sparse-training-data.pdf Polynomial dynamic time warping kernel support vector machines for dysarthric speech recognition with sparse training data] **[https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/11608288_67.pdf Online Signature Verification with New Time Series Kernels for Support Vector Machines] * '''Решение:''' Для различных формулировок метода DTW (когда внутренняя функция расстояния между отсчетами временных рядов - различна) - найти и собрать в одном месте доказательства того, что функция является ядром.<br />Для базового набора датасетов со временными рядами (на которых проверяется точность функций расстояния) проверить выполнение условий из теоремы Мерсера (положительная определенность матрицы). Проделать это для различных модификаций функции расстояния DTW. (Sakoe-Chiba band, Itakura band, weighted DTW.) * '''Новизна:''' Исследование теоретических обоснований применения алгоритма динамического выравнивания (DTW) и его модификаций к пространственно-временным рядам. * '''Авторы:''' В.В. Стрижов - эксперт, [[Участник:Morgachev.gleb|Глеб Моргачев]], Алексей Гончаров - консультанты. ===Задача 77=== * '''Название:''' Определение фазы и разладки движения человека по сигналам носимых устройств * '''Задача:''' Исследуется широкий класс периодических движений человека или животного. Требуется найти начало и конец движения. Требуется понять, когда заканчивается один тип движения и начинается другой. Для этого решается задача сегментации временных рядов. Строится фазовая траектория одного движения и отыскивается его фактическая размерность. Цель работы в том, что надо описать способ нахождения минимальной размерности фазового пространства. По повторению фазовой сегментировать периодические действия человека. Надо также предложить метод извлечения нулевой фазы в данном пространстве для конкретного действия. Бонус: найти разладку фазовой траектории и указать на смену типа движения. Бонус 2: сделать это для различных положений телефона, предложив модели инвариантных преобразований. * '''Данные:''' 
Данные состоят из считанных с трехосевого акселерометра временных рядов с явно выделенным периодичным классом (ходьба, бег, шаги вверх и вниз по лестнице и т.п.). Возможно получение собственных данных с мобильного устройства, либо получение модельных данных из датасета [https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones UCI HAR] * '''Литература:''' *# A. P. Motrenko, V. V. Strijov. Extracting fundamental periods to segment biomedical signals // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2015, 20(6).P. 1466–1476
1.(Сегментация временных рядов с периодическими действиями: решалась задача сегментации с использованием фазового пространства фиксированной размерности.) [http://strijov.com/papers/MotrenkoStrijov2014RV2.pdf PDF][http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group874/Motrenko2014TSsegmentation/JBHI/MotrenkoStrijov2014RV2.pdf?format=raw URL] *# A.D. Ignatov, V. V. Strijov. Human activity recognition using quasi-periodic time series collected from a single triaxial accelerometer. // Multimedia Tools and Applications, 2015, P. 1–14.
( Классификация человеческой активности с помощью сегментации временных рядов
: исследовались классификаторы над получаемыми сегментами.) [https://rdcu.be/6oBD PDF][http://strijov.com/papers/Ignatov2015HumanActivity.pdf URL] *# Grabovoy, A.V., Strijov, V.V. Quasi-Periodic Time Series Clustering for Human Activity Recognition. Lobachevskii J Math 41, 333–339 (2020). (Сегментация временных рядов на квазипериодические сегменты
: исследовались методы сегментации с использованием анализа главных компонент и перехода в фазовое пространство.) [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/c/cd/Grabovoy2019BSThesis.pdf Text] [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/1/19/Grabovoy2019TimeSeriesClusteringSlides.pdf Slides] [https://doi.org/10.1134/S1995080220030075
1 DOI] * '''Базовой алгоритм:''' 
Базовый алгоритм описан в 1 и 3 работах, [https://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group874/Motrenko2014TSsegmentation/ код тут], код работы 3 у автора. * '''Решение:''' 
Предлагается рассмотреть различные алгоритмы понижения размерности и сравнить различные пространства, в которых строится фазовая траектория. Разработать алгоритм поиска минимальной размерности фазового пространства, в котором фазовая траектория не имеет самопересечений с точностью до стандартного отклонения восстановленной траектории. * '''Новизна:''' 
В статье Мотренко размерность пространства равна двум. Этот недочет надо обязательно исправить. Фазовая траетория не должна самопересекаться. А если мы сможем отличить один тип движения от другого внутри одного периода (перешли с бега на шаг и в течение полутора шагов это поняли) - вообще будет замечательно. * '''Авторы:''' 
Консультанты: Кормаков Г.В., Тихонов Д.М., эксперт Стрижов В.В. ===Задача 78=== * '''Название:''' Importance Sampling for Scenario Approximation of Chance Constrained Optimization * '''Задача:''' Задачи оптимизации с вероятностными ограничениями часто встречаются в инженерной практике. Например, задача минимизации генерации энергии в энергетических сетях, со (случайным образом флуктуирующими) возобновляемыми источниками энергии. При этом необходимо выполнение ограничений безопасности: напряжения у генераторов и потребителей, а также токи на линиях должны быть меньше определенных порогов. Вместе с тем, даже в самых простых ситуациях задача не может быть разрешена точно. Самый известный подход, это методы chance constrained optimization, которые часто дают неплохое приближение. Альтернативный подход – семплирование режимов работы сети и решения задачи на наборе данных задачи классификации: отделение плохих режимов от хороших с заданной ошибкой второго рода. Вместе с тем, для достаточно точного решения, требуются очень большой объем данных, что часто делает задачу численно не эффективной. Мы предлагаем использовать “семплирование по важности” (importance sampling) для уменьшения числа сценариев. Семплирование по важности состоит из подмены выборки из номинального решения, которое часто не несет информации так как все плохие события очень редки, на синтетическое распределение, которое семплирует выборку в окрестности плохих событий.             * '''Формальная постановка:''' найти минимум выпуклой функции (цены) при вероятностных ограничениях (вероятность превысить определенный порог для системы линейных/квадратичных функций мала) и численно показать эффективность применения семплирования в этой задаче. * '''Данные:''' Данные доступны в пакетах pypower и matpower в виде csv файлов. * '''Литература:''' Основу предлагаемых алгоритмов составляют 3 статьи: *# Owen, Maximov, Chertkov. Importance Sampling for the Union of Rare Events with Applications to Power Systems [https://statistics.sites.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj6031/f/2017-10.pdf LINK] *# A. Nemirovski. On safe tractable approximations of chance constraints [https://www2.isye.gatech.edu/~nemirovs/EUROXXIV.pdf LINK] *# S. Tong, A. Subramanyam, and Vi. Rao. Optimization under rare chance constraints. [https://arxiv.org/pdf/2011.06052.pdf LINK] *# Кроме того у авторов задачи есть черновик статьи, в который нужно добавить численную часть. * '''Базовой алгоритм:''' Список базовых алгоритмов представлен в этой лекции [http://niaohe.ise.illinois.edu/IE598_2020/IE598NH-lecture-10-11-CCP.pdf LINK] * '''Решение:''' в численных экспериментах нужно сравнить требования по размеру выборки для стандартных методов (scenario approximation) и с использованием семплирования по важности для получения сравнимого по качеству решение (и обратная задача, имея равные длины выборки сравнить качество решения)            * '''Новизна:''' задача давно известна в коммьюнити и scenario approximation один из основных методов. Вместе с тем importance sampling помогает существенно снизить число сценариев. Мы недавно получили ряд интересных результатов, как вычислять оптимальные семплеры, с их использованием сложность задачи существенно снизится * '''Авторы:''' эксперт – Юрий Максимов, консультант – Юрий Максимов и Александр Лукашевич, студент.   ===Задача 79=== * '''Название:''' Improving Bayesian Inference in Physics Informed Machine Learning * '''Задача:''' Методы машинного обучения в настоящий момент широко применяются в физике, в частности при решении задач турбулентности или анализа устойчивости физических сетей. Вместе с тем ключевым вопросом является какие режимы выбирать для обучения моделей. Частый выбор – последовательности точек, равномерно покрывающие допустимое множество. Однако, часто такие последовательности мало информативны, особенно в случае, если аналитические методы дают область, где система гарантированно устойчива. В задаче предлагается несколько методов семплирования: позволяющих учесть эту информацию. Нашей целью является их сравнить и найти тот, который требует минимального размера выборки (эмпирическое сравнение). * '''Данные:''' Эксперимент предлагается провести на модельных и реальных данных. Модельный эксперимент состоит в анализе устойчивости (слегка нелинейных) дифференциальных уравнений (синтетические данные генерируются самостоятельно). Второй эксперимент состоит в анализе устойчивости энергетических систем (данные matpower, pypower, GridDyn). * '''Литература:''' *# Art Owen. Quasi Monte Carlo Sampling. [https://statweb.stanford.edu/~owen/courses/362-1011/readings/siggraph03.pdf LINK ] *# Jian Cheng & Marek J. Druzdzel. Computational Investigation of Low-Discrepancy Sequences in Simulation Algorithms for Bayesian Networks [https://arxiv.org/pdf/1301.3841.pdf LINK] *# A. Owen, Y Maximov, M. Chertkov. Importance Sampling for the Union of Rare Events with Applications to Power Systems [https://statistics.sites.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj6031/f/2017-10.pdf LINK] *# Polson and Solokov. Deep Learning: A Bayesian Perspective [https://arxiv.org/pdf/1706.00473.pdf LINK] *# Кроме того: у авторов задачи есть черновик работы по этой теме * '''Базовой алгоритм:''' Базовый алгоритм, который мы улучшаем, это Quasi Monte Carlo (QMC, [https://statweb.stanford.edu/~owen/courses/362-1011/readings/siggraph03.pdf LINK]). Задача построить последовательности с низким разбросом (low discrepancy sequence) не покрывающее полиэдральную область и область, данную пересечением квадратичных ограничений. Еще один алгоритм, с которым нам потребуется сравнение: E. Gryazina, B. Polyak. Random Sampling: a Billiard Walk Algorithm [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667016425711 LINK] и с алгоритмами типа Hit and Run [https://statweb.stanford.edu/~cgates/PERSI/papers/hitandrun062207.pdf LINK] * '''Решение:''' методы семплирования по важности, в частности расширение подхода (Boy, Ryi, 2014) и (Owen, Maximov, Chertkov, 2017) и их приложения к ML/DL для физических задач * '''Новизна:''' в существенном снижении сложности выборки и явном использовании имеющихся и аналитических результатов и лернинга для решения физических задач, до этого ML подходы и аналитические решения шли по большей части параллельными курсами * '''Авторы:''' эксперт Юрий Максимов, консультант Юрий Максимов и Александр Лукашевич, студент.   ===Задача 80=== * '''Название:''' Обнаружение корреляций между активностью в социальных сетях и капитализацией компаний * '''Задача:''' в настоящее время существенное влияние на биржевые котировки акций, капитализацию компании и успех или неуспех IPO зависит от социальных факторов, таких как общественное мнение, выраженное в социальных сетях. Недавним ярким примером является изменение котировок компании GameStore, вызванное всплеском активности в Reddit. Нашей задачей на первом этапе является выявление котировок между акциями компаний разного сегмента и активностью в социальных сетях. То есть необходимо выявить корреляции между значительными изменениями в капитализации компании и предшествующими всплесками (положительными или отрицательными) ее обсуждения в социальных сетях. То есть необходимо найти минимум лосс функции при восстановлении зависимости в различных классах моделей (параметрика, нейронные сети и тп). Данная задача часть большого проекта по анализу анализу рынков и оценке ESG (Environmental Society Governance) рисков (в рамках команды из 5-7 профессоров), которая приведет к серии публикаций достаточной для защиты диссертации. * '''Данные:''' Задача имеет существенный инженерный контекст, данные – выгрузки из котировок на Московской бирже, а также данные NYT и reddit (кроулинг и парсинг делается стандартными инструментами). У студента, работающего над этой задачей, должны быть сильные инженерные навыки и желание заниматься как практикой машинного обучения, так и инженерными частями задачами. * '''Литература:''' *# Paul S. Adler and Seok-Woo Kwon. Social Capital: Prospects for a new Concept. [https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.2002.5922314 LINK]    *# Kim and Hastak. Social network analysis: Characteristics of online social networks after a disaster [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026840121730525X?casa_token=JzqhHlll56IAAAAA:fQmNqxyErD4-VCCCFdJRA1WX0o4zdifj_zbm-vgwXDcmt26OBbAdu9gvgob0ntnlnCt_Y_ITD_g LINK] *# Baumgartner, Jason, et al. "The pushshift reddit dataset." Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media. Vol. 14. 2020. [https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/download/7347/7201/ LINK] * '''Базовой алгоритм:''' Базовые алгоритмы это LSTM и Graph neural networks. * '''Решение:''' Начнем с применения LSTM, далее попробуем несколько его стандартных расширений * '''Новизна:''' В данной области достаточно много экономических, модельных решений, однако точность этих решений не всегда высока. Применение современных ML/DL моделей, как ожидается, существенно повысит качество решения. * '''Авторы:''' эксперт Юрий Максимов, консультант Юрий Максимов, студент. ===Задача 81 (черновик)=== * '''Название:''' NAS — Порождение и выбор архитектур нейронных сетей * '''Задача:''' Задача выбора оптимальной архитектуры нейросети ставится как задача семплирования вектора структурных параметров. Критерий оптимальности определяется в терминах точности, сложности и устойчивости модели. Сама процедура семплирования состоит из двух шагов: порождение новой структуры и отклонение этой структуры, если она не удовлетворяет критерию оптимальности. Предлагается исследовать различные способы семплирования. Постановка задачи выбора оптимальной структуры описана в работе [https://drive.google.com/file/d/1Wn-CEhDKvjyZMvZdBHWUobxpizVF1G8l/view?usp=sharing Потанин-1] * '''Данные:''' : В качестве данных предлагается два отдельных множества. Первое – состоит из одного элемента, это популярный датасет MNIST. Плюсы – является сильным и общепринятым бейзлайном, использовался как бенчмарк для статьи WANN, довольно большой (многоклассовая классификация). Второе множество – набор датасетов для задачи регрессии. Размер варьируется от совсем маленького до довольно большого. Вот ссылка на датасет и ноутбук для загрузки данных [https://drive.google.com/file/d/19Cxtf3dg7gHFHyDXYAI0cEoT7PaNl4IR/view?usp=sharing данные]. * '''Литература:''' *# [https://drive.google.com/file/d/1Wn-CEhDKvjyZMvZdBHWUobxpizVF1G8l/view?usp=sharing Потанин - 1] *# Потанин - 2 без текста, текст пересылаем, но не публикуем *# Стрижов завлаб [http://strijov.com/papers/Strijov2012ErrorFn.pdf Функция ошибки] *# [http://strijov.com/papers/HyperOptimizationEng.pdf Informtica] *# [https://weightagnostic.github.io/ WANN] *# [https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf DARTS] *# [https://arxiv.org/pdf/1912.01412.pdf Symbols] *# [http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.cec02.pdf NEAT] * '''Базовой алгоритм:''' Ближайшая по теме [https://weightagnostic.github.io/ работа], и ее [https://github.com/google/brain-tokyo-workshop/tree/master/WANNRelease/WANN код] реализации. Актуальный [https://drive.google.com/file/d/19Cxtf3dg7gHFHyDXYAI0cEoT7PaNl4IR/view?usp=sharing код] от консультанта. * '''Решение:''' Сейчас уже выполнен ряд экспериментов, где семплирования производится генетическим алгоритмом. Получены приемлемые результаты. Предлагается их проанализировать и улучшить. А именно, выделить два модуля: порождение и отклонение и сравнить несколько видов семплирования. Базовый — Importance sampling, желанный — Metropolis-Hastings (или даже Metropolis-Langevin) sampling. Так как генетический алгоритм рассматривается нами как процесс со скачками, то предлагается учесть это при проектировании процедуры семплирования. Бонус MH в том, что он имеет байесовскую интерпретацию. Первый уровень байесовского вывода применительно к MH описан в работе [Informatica]. Требуется либо переписать его в терминах распределения структурных параметров, либо вообще расписать оба уровня, вынеся структурные параметры во второй уровень (кстати, примерно то же будет в задаче Адуенко). * '''Новизна:''' Нейронные сети отлично справляются с задачами компьютерного зрения, обучения с подкреплением и обработки естественного языка. Одна из главных целей нейросетей -хорошо выполнять задачи, которые в настоящее время решаются исключительно человеком, то есть природными нейронными сетями людей. Искусственные нейросети по-прежнему работают совсем не так, как естественные нейронные сети. Одно из основных различий заключается в том, что естественные нейронные сети со временем развиваются, меняя силу связей и свою архитектуру. Искусственные нейронные сети могут регулировать силу соединений с помощью весов, но не могут изменять свою архитектуру. Поэтому задача выбора оптимальных структур нейросетей под конкретные задачи представляется важным шагом в развитии способностей нейросетевых моделей. * '''Авторы:''' консультант Марк Потанин, эксперт Вадим Стрижов. ===Задача 82=== * '''Название:''' Обучение с экспертом для выборки со многими доменами. * '''Задача:''' Рассматривается задача аппроксимации multi-domain выборки единой мультимоделью — смесью экспертов. В качестве данных предполагается использовать выборку, которая содержит в себе несколько доменов. Метка домена для каждого объекта отсутствует. Каждый домен аппроксимируется локальной моделью. В работе рассматривается двухэтапная задача оптимизации на основе ЕМ-алгоритма. * '''Данные:''' В качестве данных используются выборки отзывов сайта Amazon для разных типов товара. В качестве локальной модели предполагается использовать линейную модель, а в качестве признакового описания отзывов использовать tf-idf вектора внутри каждого домена. * '''Литература:''' *# [https://arxiv.org/pdf/1806.00258.pdf https://arxiv.org/pdf/1806.00258.pdf] *# [http://www.mysmu.edu/faculty/jingjiang/papers/da_survey.pdf http://www.mysmu.edu/faculty/jingjiang/papers/da_survey.pdf] *# [https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3400066 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3400066] * '''Базовый алгоритм и решение:''' Базовое решение представлено [https://www.aclweb.org/anthology/D18-1498.pdf тут]. В работе используется метод смеси экспертов для задачи Multi-Soruce domain adaptation задачи. Код к статье доступен [https://github.com/jiangfeng1124/transfer по ссылке]. * '''Новизна:''' На текущий момент в машинном обучении появляется все больше задач связанных с данными, которые взяты с разных источников. В данном случае появляются выборки, которые состоят из большого количества доменов. На текущий момент не существует полного теоретического обоснования построения смесей локальных моделей для аппроксимации такого рода выборок. * '''Авторы:''' Грабовой А.В., Стрижов В.В. === Задача 17 === * '''Название''': BCI: Выбор согласованных моделей для построения нейроинтерфейса * '''Задача''': При построении систем нейрокомпьютерного интерфейса (brain-computer interface) используются простые, устойчивые модели. Важным этапом построения интерфейса является такой модели является адекватный выбор модели. Рассматривается широкий набора моделей: линейные, простые нейросети, рекуррентные сети, трансформеры. Особенность задачи в том, что при прогнозе требуется моделировать не только исходный сигнал, снимаемый с коры головного мозга, но и целевой, снимаемый с конечностей. Таким образом, требуется построить две модели. Чтобы они работали вместе, строится пространство согласований. Предлагается исследовать свойства этого пространства и свойства получаемого прогноза (нейроинтерфейса) на различных парах моделей. * '''Данные''': Наборы данных сигналов мозга ECoG/EEG. *# Нужен ECoG (25 набор данных содержит записи ЭЭГ, ЭОГ и движения руки) [http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets] *# neyrotycho — наши старые данные. * '''Литература''': *# Яушев Ф.Ю., Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Модели согласования скрытого пространства в задаче прогнозирования // Системы и средства информатики, 2021, 31(1). [http://strijov.com/papers/Isachenko2020CanonicCorrelation.pdf PDF] *# Исаченко Р.В. Выбор модели декодирования сигналов в пространствах высокой размерности. Рукопись, 2021. [https://github.com/r-isachenko/PhDThesis/raw/master/doc/Isachenko2021PhDThesis.pdf PDF] *# Исаченко Р.В. Выбор модели декодирования сигналов в пространствах высокой размерности. Слайды, 2020. [https://github.com/r-isachenko/PhDThesis/raw/master/pres/Isachenko2020PhDThesisPres.pdf] *# Isachenko R.V., Vladimirova M.R., Strijov V.V. Dimensionality reduction for time series decoding and forecasting problems // DEStech Transactions on Computer Science and Engineering, 2018, 27349 : 286-296. [http://strijov.com/papers/IsachenkoVladimirova2018PLS.pdf PDF] *# Isachenko R.V., Strijov V.V. Quadratic Programming Optimization with Feature Selection for Non-linear Models // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2018, 39(9) : 1179-1187. [https://rdcu.be/bfR32 PDF] *# Motrenko A.P., Strijov V.V. Multi-way feature selection for ECoG-based brain-computer interface // Expert Systems with Applications, 2018, 114(30) : 402-413. [http://strijov.com/papers/MotrenkoStrijov2017ECoG_HL_2.pdf PDF] *# Eliseyev A., Aksenova T. Stable and artifact-resistant decoding of 3D hand trajectories from ECoG signals using the generalized additive model //Journal of neural engineering. – 2014. * '''Базовый алгоритм''': Описан в первой работе. Код имеется. В той работе данные — две части изображения. В нашей работе сигнал головного мозга и движение рук. Сверхзадача: довести до ума первую работу. Также код и работы [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=BCI тут]. * '''Решение''': Рассматривается случай, когда исходные данные гетерогенны: пространства независимой и целевой переменных имеют разную природу. Требуется построить предсказательную модель, которая бы учитывала зависимость в исходном пространстве независимой переменной, а также в пространстве целевой переменной. Предлагается исследовать точность, сложность и устойчивость пар разнообразных моделей. Так как при построении прогноза решается обратная задача, требуется построить обратные преобразования для каждой модели. Для этого можно использовать как базовые приемы (PLS), так и потоки. * '''Новизна''': Анализ прогноза и латентного пространства, получаемых парой гетерогенных моделей. * '''Авторы''': консультант Роман Исаченко, эксперт Вадим Стрижов ==TECH== ===Задача 1=== *'''Название:''' Поиск зрачка на изображении глаза методом проекций яркости *'''Задача:''' Дано монохромное растровое изображение глаза, [[Media:Matveev2021project.pdf|см. примеры]]. Необходимо определить приблизительные координаты центра зрачка. Слово «приблизительные» означает то, что вычисленный центр зрачка должен лежать внутри окружности с центром в истинном центре зрачка и половинного истинного радиуса. Алгоритм должен быть очень быстрым. *'''Данные:''' около 200 тыс. изображений глаз. При для каждого размечено положение истинной окружности — в целях обучения и проверки создаваемого метода. '''Базовой алгоритм:''' Для ускорения работы с изображением предлагается агрегирование данных при помощи проекций яркости. Яркость изображения — функция двух дискретных аргументов. Её проекция на горизонтальную ось равна. Аналогично строятся проекции на оси с наклоном. Построив несколько проекций (две, четыре), исходя из них, можно попытаться определить положение зрачка (компактной тёмной области) при помощи эвристик и/или нейросети. Интересно оценить возможности нейросети в данной задаче. *'''Литература:''' Zhi-Hua Zhou, Xin Geng Projection functions for eye detection // Pattern Recognition. 2004. V.37ю N.5. P.1049-1056. [https://doi.org/10.1016/j.patcog.2003.09.006 PDF] *'''Автор:''' Матвеев И.А. ===Задача 2=== *'''Название:''' Поиск границ радужки методом круговых проекций *'''Задача:''' Дано монохромное растровое изображение глаза, [[Media:Matveev2021project.pdf|см. примеры]]. Также известно приблизительное положение центра зрачка. Слово «приблизительное» означает то, вычисленный центр зрачка отстоит от истинного не более чем на половину его истинного радиуса. Необходимо определить приблизительные положения окружностей, аппроксимирующих зрачок и радужку. Алгоритм должен быть очень быстрым. *'''Данные:''' около 200 тыс. изображений глаз. Для каждого размечено положение истинных окружностей — в целях обучения и проверки создаваемого метода. *'''Базовой алгоритм:''' Для ускорения работы с изображением предлагается агрегирование данных при помощи круговых проекций яркости. Круговая проекция — функция, зависящая от радиуса, значение которой P(r) равно интегралу направленного градиента яркости изображения по окружности радиуса r (или по дуге окружности). Пример для одной дуги (правой четверти) и для четырёх дуг. Построив сколько-то круговых проекций, исходя из них, можно попытаться определить положение внутренней и внешней границ радужки (кольца) при помощи эвристик и/или нейросети. Интересно оценить возможности нейросети в данной задаче. *'''Литература:''' Matveev I.A. Detection of Iris in Image By Interrelated Maxima of Brightness Gradient Projections // Applied and Computational Mathematics. 2010. V.9. N.2. P.252-257 [https://www.researchgate.net/publication/228396639_Detection_of_iris_in_image_by_interrelated_maxima_of_brightness_gradient_projections PDF] *'''Автор:''' Матвеев И.А. ===Задача 3=== *'''Название:''' Поиск века на изображении как параболического контура методом проекций. *'''Задача:''' Дано монохромное растровое изображение глаза, [[Media:Matveev2021project.pdf|см. примеры]]. Необходимо найти контур верхнего века как параболу, то есть определить параметры. *'''Данные:''' около 200 тыс. изображений глаз. При некоторых (около 2500) экспертом-человеком размечено положение параболы, приближающей веко. *'''Базовой алгоритм:''' Первый шаг — предобработка изображения фильтром вертикального градиента с дальнейшей бинаризацией, ниже — типичный результат. На следующем шаге возможны различные варианты. Например, если известны коодрдинаты зрачка, можно задать область интереса (сверху) и в ней по выделенным точка построить параболу аппроксимацией методом наименьших квадратов. Пример результата дан ниже. Возможны более тонкие методы, например, поиск параболы преобразованием Хафа (см. в Википедии). Ещё один способ — использование проективных методов (преобразование Радона). Основная идея: задавшись коэффициентом , применить к изображению преобразование координат в результате которого все параболы вида formula переходят в прямые вида , далее задавшись коэффициентом , применить преобразование координат где , после чего наклонные прямые вида formula переходят в горизонтальные, которые легко определить, например, горизонтальным проецированием (суммированием значений в строках матрицы полученного изображения. Если коэффициенты угаданы правильно, перабола, представляющая веко, даст чёткий максимум в проекции. Перебирая formula (имеющие физический смысл) можно найти, те, что дают максимальное значение проекции, и считать что таким образом определена искомая парабола — веко. *'''Литература:''' Википедия, статьи «Преобразование Хафа», «Преобразование Радона». *'''Автор:''' Матвеев И.А. == HERMITAGE == === Задача 75 === * '''Название:''' Выравнивание элементов изображений с помощью метрических моделей. * '''Задача:''' Задан набор символов. Каждый символ представлен одним файлом - изображением. Размер изображений в пикселях может отличаться. Известно, что все изображения принадлежат одному классу, например, лица, буквы, цветы или машины. (Более сложный вариант - одному классу, который мы исследуем и шумовым классам.) Известно, что каждое изображение может быть и помощью выравнивающей трансформации совмещено с другим с точностью до шума, либо до некоторого усредненного изображения. (Это изображение может как присутствовать, так и отсутствовать в выборке). Эта выравнивающая трансформация задается в базовом случае нейросетью, а в предлагаемом - параметрическим преобразованием из некоторого заданного класса (первое - частный случай второго). Выравненное изображение сравнивается с исходным с помощью функции расстояния. Если расстояние между двумя изображениями статистически значимо, делается вывод о принадлежности изображений одному классу. Требуется 1) предложить адекватную модель выравнивающей трансформации, которая берет в расчет предположения о характере изображения (например, только вращение и пропорциональное масштабирование), 2) предложить функцию расстояния, 3) преложить способ нахождения усредненного изображения. * '''Данные:''' Синтетические и реальные 1) картинки - лица и символы с трансформацией вращения и растяжения, 2) лица и автомобили с транфсормацией вращения 3D с проекцией в 2D. Синтетические изображения предлагается создавать вручную с помощью 1) фотографий листа бумаги, 2) фотографий поверхности рисунка на воздушном шарике. * '''Литература''' *# опорная работы - выравнивание картинок с помощью 2D DTW, *# опорная работа - выравнивание картинок с помощью нейросетей, *# работы по выравниванию DTW в 2D, *# работы по параметрическому выравниванию. * '''Базовой алгоритм:''' из работы 1. * '''Решение:''' В прилагаемом файле pdf. * '''Новизна:''' Вместо многомерного выравнивания изображений предлагается параметрическое выравнивание. * '''Авторы:''' Алексей Гончаров, Вадим Стрижов ===Задача 58 === * «Название»: Преобразование алгоритма Gerchberg-Saxton с помощью байесовских нейросетей. (или Нейросетевой подход в задаче фазового поиска для изображений с европейского синхротрона) * «Задача»: Цель проекта - повысить качество разрешения изображений наноразмерных объектов, полученных в лабораториях Европейского фонда синхротронного излучения. * «Данные»: а данными обращаться к консультанту (3GB). '''Литература''': ** [https://arxiv.org/pdf/1809.04626.pdf] Iterative phase retrieval in coherent diffractive imaging: practical issues ** [https://www.nature.com/articles/s41467-019-08635-x#Sec15] X-ray nanotomography of coccolithophores reveals that coccolith mass and segment number correlate with grid size ** [https://www.nature.com/articles/s41598-018-34253-6#Sec14] Lens-free microscopy for 3D + time acquisitions of 3D cell culture ** [https://arxiv.org/pdf/1904.11301.pdf] DEEP ITERATIVE RECONSTRUCTION FOR PHASE RETRIEVAL ** https://docs.google.com/document/d/1K7bIzU33MSfeUvg3WITRZX0pe3sibbtH62aw42wxsEI/edit?ts=5e42f70e LinkReview * «Базовый алгоритм»: Переход из прямого пространства в обратное пространство происходит с помощью преобразования Фурье. Преобразование Фурье - это линейное преобразование. Поэтому предлагается его аппроксимировать нейросетью. Например автокодировщик для моделирования прямого и обратного Фурье преобразования. *«Решение»: Преобразование алгоритма Gerchberg-Saxton c помощью байесовских нейросетей. Использование информации о физических ограничениях и экспертные знания. *«Новизна» Использование информации о физических ограничениях и экспертные знания при построении функции ошибки. *«Авторы»: эксперты Сергей Грудинин, Юрий Чушкин, В.В. Стрижов. консультант Марк Потанин ===Задача 57 === * «Название»:Аддитивная регуляризация и в задачах привилегированного обучения при решении задачи прогнозирования состояния океана * «Задача»: Есть выборка данных с океанских буйков, требуется прогнозировать состояние океана в разные моменты времени. * «Данные»: От буйков поступают данные о высоте волн, скорости ветра, направления ветра, периоде волны, давление на уровне моря, температура воздуха и температура поверхности моря с разрешением от 10 минут до 1 часа. *Литература: ** [https://arxiv.org/pdf/1906.00195.pdf] * «Базовый алгоритм»: Использование простой нейросети. * «Решение»:Добавление к базовому алгоритму(простая нейросеть) системы дифференциальных уравнений. Исследовать свойства пространства параметров учителя и ученика согласно привилегированному подходу. *«Новизна» Исследование пространства параметров учителя и ученика и их изменение. Возможно настроить отдельно модели учителя и ученика и проследить на изменением их параметров в процессе оптимизации - дисперсия, изменение качества ученика при добавлении информации учителя, сложность. * «Авторы»: В.В. Стрижов, Марк Потанин ===Задача 52 === * '''Название''': Предсказание качества моделей белков с помощью сферических сверток на трехмерных графах. * '''Задача''': Целью данной работы является создание и исследование новой операции свертки на трехмерных графах в рамках решения задачи оценивания качества трехмерных моделей белков (задача регрессии на узлах графа). * '''Данные''': Используются модели, сгенерированные участниками соревнований CASP (http://predictioncenter.org). * '''Литература''': ** [https://drive.google.com/file/d/1pXCED8XBcxbjwtg_1wZG0oAjvUCxFlua/view?usp=sharing] Подробно о задаче. ** [https://arxiv.org/abs/1806.01261] Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. ** [https://arxiv.org/abs/1611.08097] Geometric deep learning: going beyond euclidean data. * '''Базовой алгоритм''': В качестве базового алгоритма будем использовать нейросеть, основанную на методе свертки на графах, который в общем виде описывается в [https://arxiv.org/abs/1806.01261]. * '''Решение''': Наличие в белках пептидной цепи позволяет однозначно вводить локальные системы координат для всех узлов графа, что дает возможность создавать и применять сферические фильтры независимо от топологии графа. * '''Новизна''': В общем случае графы являются нерегулярными структурами, а во многих задачах обучения на графах объекты выборки не имеют единой топологии. Поэтому существующие операции сверток на графах очень сильно упрощены, либо не обобщаются на разные топологии. В данной работе предлагается рассмотреть новый способ построения операции свертки на трехмерных графах, для которых возможно однозначно выбрать локальные системы координат, привязанные к каждому узлу. * '''Авторы''': Сергей Грудинин, Илья Игашов. ===Задача 53 === * '''Название''': Решение задачи оптимизации, сочетающей классификацию и регрессию, для оценки энергии связывания белка и маленьких молекул. * '''Задача''': Целью задачи является решение задачи оптимизации с функциями потерь классификации и регрессии в применении к биологическим данным. * '''Данные''': Около 12,000 комплексов белков с маленькими молекулами. Для классификации для каждого из них есть 1 правильное положение в пространстве и 18 сгенерированных неправильных, для регрессии каждому комплексу соответствует значение константы связывания (пропорциональна энергии). Основными дескрипторами являются гистограммы распределений расстояний между различными атомами. * '''Литература''': ** https://www.overleaf.com/read/rjdnyyxpdkyj Подробно о задаче ** http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM ** http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ridge-regression Ridge Regression ** https://alex.smola.org/papers/2003/SmoSch03b.pdf SVR * '''Базовой алгоритм''': В задаче классификации мы использовали алгоритм, похожий на линейный SVM, связь которого с оценкой энергии, выходящей за рамки задачи классификации, описана в статье https://hal.inria.fr/hal-01591154/. Для MSE в качестве функции потерь регрессии уже есть сформулированная двойственная задача, с реализации которой можно начать. * '''Решение''': Первым этапом будет решение задачи с MSE в функции потерь с использованием удобного для вас солвера. Основной трудностью может стать большая размерность данных, но они разрежены. Далее можно будет менять формулировку задачи. * '''Новизна''': Многие модели, используемые для предсказания взаимодействий белков с лигандами, "переобучены" под какую-либо задачу. Например, модели, хорошо предсказывающие энергии связывания, могут плохо выбирать связывающуюся с белком молекулу из множества несвязывающихся, а модели, хорошо определяющие правильную геометрию комплекса, могут плохо предсказывать энергии. В данной задаче предлагается рассмотреть новый подход борьбы с таким переобучением, поскольку сочетание функций потерь классификации и регрессии видится нам очень естественной регуляризацией. * '''Авторы''': Сергей Грудинин, Мария Кадукова. ===Задача 44+ === *'''Название''': Ранее прогнозирование достаточного объема выборки для обобщенно линейной модели. *'''Задача''': Исследуется проблема планирования эксперимента. Решается задача оценивания достаточного объема выборки по данным. Предполагается, что выборка является простой. Она описывается адекватной моделью. Иначе, выборка порождается фиксированной вероятностной моделью из известного класса моделей. Объем выборки считается достаточным, если модель восстанавливается с достаточной достоверностью. Требуется, зная модель, оценить достаточный объем выборки на ранних этапах сбора данных. * '''Цель''': на малой простой iid выборке спрогнозировать ошибку на пополняемой большой. Прогностическая модель гладкая монотонная в двух производных. Выбор модели полный перебор или генетика. Модель зависит от редуцированной (исследовать) матрицы ковариации параметров GLM. *'''Данные''': Для вычислительного эксперимента предлагается использовать классические выборки из UCI репозитория. Ссылка на выборки https://github.com/ttgadaev/SampleSizeEstimation/tree/master/datasets *'''Литература''': *# [https://docs.google.com/document/d/1o2gtdV3nYeAsfW0JZ5fESlVPhCA4_lfUOVnWhRjg1ck/edit?usp=sharing Обзор методов, мотивания и постановка задачи для оценки объема выборки] *# http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/PhDThesis/.. *# Метод бутстреп. https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.aos/1.. Bishop, C. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning. Berlin: Springer. 758 p. *'''Базовый алгоритм''': Будем говорить, что объем выборки достаточный, если логарифм правдоподобия имеет малую дисперсию, на подборке размера m, посчитанную при помощи бутстрепа. Пытаемся аппроксимировать зависимость среднего значения log-likelihood и его дисперсии от размера выборки. *'''Решение''': Методы описанные в обзоре являются асимптотическими или же требуют заведомо большого размера выборки. Новый метод должен заключаться в том, чтобы прогнозировать объем на начальных этапах планирования эксперимента, то есть когда данных мало. *'''Авторы''': Малиновский Г. (консультант), Стрижов В. В. (эксперт) === Задача 12 === * '''Название''': Обучение машинного перевода без параллельных текстов. * '''Задача''': Рассматривается задача построения модели перевода текста без использования параллельных текстов, т.е. пар одинаковых предложений на разных языках. Данная задача возникает при построении моделей перевода для низкоресурсных языков (т.е. языков, для которых данных в открытом доступе немного). * '''Данные''': Выборка статей из Wikipedia на двух языках. * '''Литература''': ** [https://arxiv.org/abs/1711.00043] Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only ** [https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf] Sequence to sequence. ** [http://www.cs.toronto.edu/~larocheh/publications/icml-2008-denoising-autoencoders.pdf] Autoencoding. ** [https://arxiv.org/pdf/1511.06709.pdf] Training with Monolingual Training Data. * '''Базовый алгоритм''': Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only. * '''Решение''': В качестве модели перевода предлагается рассмотреть кобминацию двух автокодировщиков, каждый из которых отвечает за представление предложений на одном из языков. Оптимизация моделей проводится таким образом, чтобы скрытые пространства автокодировщиков для разных языков совпадали. В качестве исходного представления предложений предлагается рассматривать их графовое описание, получаемое с использованием мультиязычных онтологий. * '''Новизна''': Предложен способ построения модели перевода с учетом графовых описаний предложений. * '''Авторы''': О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов, ===Задача 8 === * '''Название''': Порождение признаков с помощью локально-аппроксимирующих моделей (Классификация видов деятельности человека по измерениям фитнес-браслетов). * '''Задача''': Требуется проверить выполнимость гипотезы о простоте выборки для порожденных признаков. Признаки - оптимальные параметры аппроксимирующих моделей. При этом вся выборка не является простой и требует смеси моделей для ее аппроксимации. Исследовать информативность порожденных признаков - параметров аппроксимирующих моделей, обученных на сегментах исходного временного ряда. По измерениям акселерометра и гироскопа требуется определить вид деятельности рабочего. Предполагается, что временные ряды измерений содержат элементарные движения, которые образуют кластеры в пространстве описаний временных рядов. Характерная продолжительность движения – секунды. Временные ряды размечены метками вида деятельности: работа, отдых. Характерная продолжительность деятельности – минуты. Требуется по описанию временного ряда и кластера восстановить вид деятельности. * '''Данные''': Временные ряды акселерометра WISDM ([[Временной ряд (библиотека примеров)]], раздел Accelerometry). ** WISDM (Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore. 2011. Activity recognition using cell phone accelerometers. ACM SigKDD Explorations Newsletter. 12(2):74–82.), USC-HAD или сложнее. Данные акселерометра (Human activity recognition using smart phone embedded sensors: A Linear Dynamical Systems method, W Wang, H Liu, L Yu, F Sun - Neural Networks (IJCNN), 2014) * '''Литература''': ** Motrenko A.P., Strijov V.V. Extracting fundamental periods to segment human motion time series // Journal of Biomedical and Health Informatics, 2016, Vol. 20, No. 6, 1466 - 1476. [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group874/Motrenko2014TSsegmentation/JBHI/MotrenkoStrijov2014RV2.pdf?format=raw URL] ** Карасиков М.Е., Стрижов В.В. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей // Информатика и ее применения, 2016.[http://strijov.com/papers/Karasikov2016TSC.pdf URL] ** Кузнецов М.П., Ивкин Н.П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию // Машинное обучение и анализ данных. 2015. T. 1, № 11. C. 1471 - 1483. [http://jmlda.org/papers/doc/2015/no11/Ivkin2015TSclassification.pdf URL] ** Исаченко Р.В., Стрижов В.В. Метрическое обучение в задачах многоклассовой классификации временных рядов // Информатика и ее применения, 2016, 10(2) : 48-57. [http://strijov.com/papers/Isachenko2016MetricsLearning.pdf URL] ** Задаянчук А.И., Попова М.С., Стрижов В.В. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра // Информационные технологии, 2016. [http://strijov.com/papers/Zadayanchuk2015OptimalNN4.pdf URL] ** Ignatov A., Strijov V. Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer // Multimedia Tools and Applications, 2015, 17.05.2015 : 1-14. [http://strijov.com/papers/Ignatov2015HumanActivity.pdf URL] * '''Базовый алгоритм''': Базовый алгоритм описан в работах [Карасиков, Стрижов: 2016] и [Кузнецов, Ивкин: 2014]. * '''Решение''': Требуется построить набор локально-аппроксимирующих моделей и выбрать наиболее адекватные. Найти оптимальный способ сегментации и оптимальное описание временного ряда. Построить метрическое пространство описаний элементарных движений. * '''Новизна''': Создан стандарт построения локально-аппроксимирующих моделей. Соединение двух характеристических времен описания жизни человека, комбинированная постановка задачи. * '''Авторы''': В.В. Стрижов (эксперт), Александра Гальцева, Данил Сайранов (консультанты)

Возврат к странице Обсуждение:Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021.