Материал из MachineLearning.

Версия 17:57, 26 февраля 2021 (править) Victor Kitov (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Версия 18:51, 26 февраля 2021 (править) (отменить) Victor Kitov (Обсуждение | вклад) (→Материалы лекций) К следующему изменению →
Строка 18:		Строка 18:
	=Материалы лекций=		=Материалы лекций=
-	[https://yadi.sk/i/IfR0TdxpHAhmRA Введение в машинное обучение.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/DahA9a6xJACndA Введение в машинное обучение.]
-	[https://yadi.sk/i/H_Oi0oL1tzqBRw Многослойный персептрон.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/KTNghJL8y9SWPA Многослойный персептрон (записи).]
-	[https://yadi.sk/i/jIbSmgR_2akThg Сверточные нейросети.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/i_BnuYAjWChnQg Расширение выборки изображений.]
-	[https://yadi.sk/i/XnAZ-fLKX9Bpmg Основные архитектуры сверточных нейросетей.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/gph7FwVAtNQ9Dw Сверточные нейросети.]
-	[https://yadi.sk/i/fHZUcrVFWFbODw Оптимизационный метод переноса стиля.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/cpmM9us878oT7g Основные архитектуры сверточных нейросетей (классификация).]
-	[https://yadi.sk/i/_6AInrhKcJzl9A Трансформационный метод переноса стиля.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/vDkARFFSAE2Dhw Семантическая сегментация.]
-	[https://yadi.sk/i/dzghc0Ufxi7zMw Перенос стиля, основанный на патчах.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/RFZmN0Y14q4nqA Оптимизационный метод переноса стиля.]
-	[https://yadi.sk/i/TGA1AOP64G1a_Q Технические улучшения.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/wvcSzT2NEay_zQ Трансформационный метод переноса стиля.]
-	[https://yadi.sk/i/gVypaP4Kmql_rw Концептуальные улучшения.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/1GM8VR-hyxgsMw Мульти-стилевые трансформационные модели.]
-	[https://yadi.sk/i/uiDNs7aAe2-tUw Мульти-стилевые трансформационные модели.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/lT4wdWb7Pu47Aw Перенос стиля, основанный на патчах.]
-	[https://yadi.sk/i/QwndMEu3to27dg Расширение обучающей выборки.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/A31uPFZJtw3ZoA Генеративно-состязательные сети.]
-	[https://yadi.sk/i/MVFsFttnAV_YMg Генеративно-состязательные сети.]	+	[https://disk.yandex.ru/i/XC-1YMWi2gE9fg Приложения генеративно-состязательных сетей.]
		+
		+	[https://disk.yandex.ru/i/ZURITznAGYBSSA Технические улучшения стилизации.]
		+
		+	[https://disk.yandex.ru/i/cr8W3R3MguemNw Концептуальные улучшения стилизации.]
		+
		+	[https://disk.yandex.ru/i/pav8WPuuxyfqyA Расширение обучающей выборки.]
		+
		+	[https://disk.yandex.ru/i/N1TWXuRkctQgzQ Стилизация видео.]
	=Рекомендуемые ресурсы=		=Рекомендуемые ресурсы=

---

Версия 18:51, 26 февраля 2021

О курсе

Спецкурс проходит на ф-те ВМиК в весеннем семестре и посвящен задаче автоматической стилизации изображений, в которой входное изображение необходимо преобразовать так, чтобы сохранить изображенные на нем предметы, но стилистику их отображения взять из другого изображения или группы изображений. Например, это может быть стилизация семейной фотографии под стиль известного художника, либо стилизация дневного фото в ночное, либо изменение зимней панорамы в летнюю. Эта задача может применяться в мультипликации, наложении спецэффектов в фильмах и видеоиграх, симуляторах и средствах дополненной реальности, а также для более точной настройки методов машинного обучения работе с изображениями за счет расширения обучающей выборки путем вариации стиля и адаптации стиля под целевую предметную область. Помимо отдельных изображений указанный подход применим для видеопоследовательностей и данных из других предметных областей (текст, речь и т.д.). Основные методы стилизации были предложены в последние 5 лет и опираются на глубинные нейронные сети, базовому изучению которых посвящена существенная часть курса.

Взаимодействие

Группа в телеграмме

Расписание

Занятия проходят удалённо по пятницам с 19-00 до 20-30 через zoom по ссылке.

Первое занятие 26.02.2021.

Лектор

Виктор Владимирович Китов, к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ. Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.

Материалы лекций

Введение в машинное обучение.

Многослойный персептрон (записи).

Расширение выборки изображений.

Сверточные нейросети.

Основные архитектуры сверточных нейросетей (классификация).

Семантическая сегментация.

Оптимизационный метод переноса стиля.

Трансформационный метод переноса стиля.

Мульти-стилевые трансформационные модели.

Перенос стиля, основанный на патчах.

Генеративно-состязательные сети.

Приложения генеративно-состязательных сетей.

Технические улучшения стилизации.

Концептуальные улучшения стилизации.

Расширение обучающей выборки.

Стилизация видео.

Рекомендуемые ресурсы

• Примеры переноса стиля для видео: пример 1, пример 2, пример 3.
• Обзорная статья по переносу стиля для изображений.
• Лекции курса в Стэнфорде по сверточным нейронным сетям.
• Топовые конференции по машинному обучению и компьютерному зрению (самые интересные статьи там)
• Поиск google по статьям.
• Образовательные материалы по библиотеке глубинного обучения PyTorch.
• Книга по глубинному обучению.