Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Группа 774)
(→Аспиранты)
 
(84 промежуточные версии не показаны)
Строка 3: Строка 3:
__NOTOC__
__NOTOC__
<!-- * Отчет о НИР на зачетной неделе ~16 декабря и ~22 мая -->
<!-- * Отчет о НИР на зачетной неделе ~16 декабря и ~22 мая -->
-
<!--{{tip|'''Госэкзамен по специальности ([[Media:gos_exam2019.pdf|см. билеты]]) ориентировочно 29 января'''}}-->
+
{{tip|'''Госэкзамен по специальности ([[Media:gos_exam2019.pdf|см. билеты]]) ориентировочно 29 января'''})
<!--{{tip|'''Научный руководитель и тема''': заполнение таблиц до '''16 сентября'''.}}-->
<!--{{tip|'''Научный руководитель и тема''': заполнение таблиц до '''16 сентября'''.}}-->
<!--{{tip|'''Осень 2020''': Отчет о НИР на зачетной неделе 16 декабря в 18:00MSK.}}-->
<!--{{tip|'''Осень 2020''': Отчет о НИР на зачетной неделе 16 декабря в 18:00MSK.}}-->
-
<!--- '''4 курс''': Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков: [https://docs.google.com/document/d/1XwuF-oCzRNJy__olvf7Pn_BQUJx_D4hLcj6denV1F64/edit?usp=sharing критерии получения зачета] --->
+
 
Короткий адрес этой страницы: [http://bit.ly/IS_Report bit.ly/IS_Report]
Короткий адрес этой страницы: [http://bit.ly/IS_Report bit.ly/IS_Report]
-
{{tip |'''Весна 2021''': Отчет о НИР на зачетной неделе 19 мая в 18:00MSK.}}
+
{{tip |'''Осень 2021''': Отчет о НИР на зачетной неделе 15 декабря в 18:00MSK. <br><b>НОВОЕ: [https://intelligent-systems-phystech.github.io/materials/nir/ Таблица с отчетами находится тут]</b> }}
'''Что надо сделать'''
'''Что надо сделать'''
Строка 17: Строка 17:
# Подготовить рассказ на 2-3 минуты о результатах, лично полученных в этом семестре.
# Подготовить рассказ на 2-3 минуты о результатах, лично полученных в этом семестре.
# Зачет по расписанию [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QpyGm4khDZh9-PDXRaybYNqv-CKHoDoGYDP8uvgN9DQ/edit?usp=sharing ссылка на таблицу].
# Зачет по расписанию [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QpyGm4khDZh9-PDXRaybYNqv-CKHoDoGYDP8uvgN9DQ/edit?usp=sharing ссылка на таблицу].
 +
# '''4 курс''': Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков: [https://docs.google.com/document/d/1XwuF-oCzRNJy__olvf7Pn_BQUJx_D4hLcj6denV1F64/edit?usp=sharing критерии получения зачета]
'''Что будет проверяться на зачете'''
'''Что будет проверяться на зачете'''
Строка 63: Строка 64:
** [1] готов доклад
** [1] готов доклад
 +
 +
{{tip |<b>НОВОЕ: [https://intelligent-systems-phystech.github.io/materials/nir/ Таблица с отчетами находится тут]</b> }}
<!--
<!--
|-
|-
Строка 89: Строка 92:
|
|
|-
|-
-
|Потапова Полина
+
|[[Участник:Polina Potapova| Потапова Полина]]
-
|1
+
| 1
-
|
+
| Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска
-
|[[Участник:vokov|Воронцов К. В.]]
+
| [[Участник:Vokov|Воронцов К.В.]]
-
|
+
|
-
|
+
-->
-->
Строка 116: Строка 118:
[[Media:GrabovoyMIPTCONF2019.pdf|конференция МФТИ]]
[[Media:GrabovoyMIPTCONF2019.pdf|конференция МФТИ]]
|-
|-
 +
|[[Участник:Antonina Kurdyukova|Курдюкова Антонина]]
 +
|Определение фазы движения человека по сигналам носимых устройств
 +
|[[Участник:strijov|В.В. Стрижов]]
 +
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Kurdyukova-BS-Thesis/raw/master/docs/Kurdyukova2021Phase%20(44).pdf Текст статьи]
 +
[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Kurdyukova-BS-Thesis/raw/master/slides/Kurdyukova2021Phase%20(46).pdf конференция МФТИ]
|}
|}
Строка 140: Строка 147:
| Порождение и выбор графовых нейросетевых моделей в задачах органической химии
| Порождение и выбор графовых нейросетевых моделей в задачах органической химии
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
| [https://1drv.ms/b/s!AokSNGI61PbPnJIN4OwZM4jCJKoUmw?e=HpDbFw Отчет]
|-
|-
|[[Участник:Polina Potapova| Потапова Полина]]
|[[Участник:Polina Potapova| Потапова Полина]]
Строка 146: Строка 153:
| Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска
| Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска
| [[Участник:Vokov|Воронцов К.В.]]
| [[Участник:Vokov|Воронцов К.В.]]
-
|
+
| [https://docs.google.com/presentation/d/1JwW-eaRJiz7tZRGsHikus3N1by_wkE87UxpNltF1q0E/edit?usp=sharing Презентация]
|-
|-
|Потанин Марк
|Потанин Марк
Строка 161: Строка 168:
|
|
|-
|-
-
|Кузнецов Денис
+
|[[Участник:DenKuz|Кузнецов Денис]]
| 2
| 2
| Нейросетевые модели ведения диалога на общие темы
| Нейросетевые модели ведения диалога на общие темы
-
| Бурцев М.С. - ссылку на страницу
+
| [https://scholar.google.ru/citations?hl=ru&user=t_PLQakAAAAJ Бурцев М.С.]
-
|
+
| [https://drive.google.com/file/d/1oKsg_oofPocQkfIEdTu8jZZYb6mATetz/view?usp=sharing Отчет] Принята в печать на конференцию Dialogue-2021: Baymurzina D. et al. Evaluation of Conversational Skills for Commonsense
|-
|-
-
|Остроухов Петр
+
|[https://drive.google.com/file/d/1xE-62dtKNenuMbiJEgHujjqeqHDNtpZ3/view?usp=sharing Остроухов Петр]
| 2
| 2
| Тензорные методы минимизации выпуклых функций
| Тензорные методы минимизации выпуклых функций
-
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 Гасников А.В.]
+
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 А. В. Гасников]
| [https://arxiv.org/abs/2012.15595 Препринт]
| [https://arxiv.org/abs/2012.15595 Препринт]
|-
|-
Строка 183: Строка 190:
|Модели выравнивания пространственно-временных рядов
|Модели выравнивания пространственно-временных рядов
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
| академ
|-
|-
-
|Жариков Илья
+
|[[Участник:Ilyazharikov|Жариков Илья]]
| 3
| 3
| Нейросетевые методы для распознавания изображений документов
| Нейросетевые методы для распознавания изображений документов
| [[Участник:Vokov|Воронцов К.В.]]
| [[Участник:Vokov|Воронцов К.В.]]
-
|
+
| [https://drive.google.com/file/d/1fmaTbHp6frpes0OoF7MVi-lRnkU-iIju/view?usp=sharing Отчет], [https://drive.google.com/file/d/1cE41oHDqQSChG6jcG-FgfF2b2dxprsv1/view?usp=sharing Neurocomputing], [mixed precision search]
|-
|-
|Исаченко Роман
|Исаченко Роман
Строка 201: Строка 208:
| Информативные априорные предположения в задаче обучения по прецедентам
| Информативные априорные предположения в задаче обучения по прецедентам
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
| [https://disk.yandex.ru/i/ipPPW4RVOtvSUg Текст]
|-
|-
-
|Баймурзина Диляра
+
|[[Участник:Dilya|Баймурзина Диляра]]
| 4
| 4
| Эволюционный подбор нейросетевых архитектур
| Эволюционный подбор нейросетевых архитектур
-
| Бурцев М.С.
+
| [https://scholar.google.ru/citations?hl=ru&user=t_PLQakAAAAJ Бурцев М.С.]
-
|
+
| [https://drive.google.com/file/d/1QD_Yosmzpb5XVu8C3oVLpQQF1br6kieT/view?usp=sharing Отчет] Принята в печать на конференцию Dialogue-2021: Baymurzina D. et al. Evaluation of Conversational Skills for Commonsense
|-
|-
|Гринчук Алексей
|Гринчук Алексей
Строка 225: Строка 232:
! Ссылка на публикацию
! Ссылка на публикацию
|-
|-
-
|Гадаев Тамаз
+
|[[Участник:tamaz|Гадаев Тамаз]]
-
| Использование инвариантных представлений относительно преобразований в SO(n) для классификации временных рядов с акселерометров
+
|Комбинация нейросетевого и классического подхода к задаче инерциальной навигации
-
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
+
|[[Участник:strijov|В.В. Стрижов]]
 +
|[https://www.earthdoc.org/content/papers/10.3997/2214-4609.202053093 Работа по определению фаций почвы с помощью модели глубокого обучения],
 +
[https://www.overleaf.com/read/zsrzvqtrchfx Комбинация нейросетевого и классического подхода к задаче инерциальной навигации]
|
|
|-
|-
-
|Гладин Егор
+
|[[Участник:Egorgladin|Гладин Егор]]
| Решение седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
| Решение седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 Гасников А.В.]
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 Гасников А.В.]
-
|[https://arxiv.org/abs/2103.00434 arXiv препринт1], [https://arxiv.org/abs/2102.00584 arXiv препринт2]
+
|[https://arxiv.org/abs/2103.00434 arXiv препринт1], [https://arxiv.org/abs/2102.00584 arXiv препринт2], [https://github.com/egorgladin/min_min код]
|-
|-
-
|Грабовой Андрей
+
|[[Участник:andriygav|Грабовой Андрей]]
| Байесовская дистилляция моделей глубокого обучения
| Байесовская дистилляция моделей глубокого обучения
| |[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| |[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| [https://github.com/andriygav/BayesianDistilation/blob/master/paper/Grabovoy2021BayesianDistilation.pdf Статья]
| [https://github.com/andriygav/BayesianDistilation/blob/master/paper/Grabovoy2021BayesianDistilation.pdf Статья]
|-
|-
-
|Кириллов Егор
+
|[[Участник:EDKirillov|Кириллов Егор]]
| Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке
| Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
|[https://colab.research.google.com/drive/1fccMJuQIcSRC8VC274XcJCnvhDB1nwUa?usp=sharing code1], [https://www.overleaf.com/read/jrwyxbydhgvc slides], [https://drive.google.com/file/d/12bp4WyyvIiPXmSSgdUbWyGrZJruLQgL2/view?usp=sharing text]
|-
|-
|[[Участник:KislinskiVadim| Кислинский Вадим]]
|[[Участник:KislinskiVadim| Кислинский Вадим]]
Строка 251: Строка 260:
|
|
|-
|-
-
|Козлинский Евгений
+
|[[Участник:KozlinskyEvg|Козлинский Евгений]]
|Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний
|Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
-
|
+
|[https://disk.yandex.ru/i/QeUCSDoVU8s9dA текст], [https://github.com/maestro95899/tm/tree/master/termins_selection/topmine код], [https://disk.yandex.ru/i/dKQoVzAvMXflbQ слайды с предпредзащиты]
|-
|-
-
|Малиновский Григорий
+
|[[Участник:Gmalinovsky|Малиновский Григорий]]
| Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение
| Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
(Питер Рихтарик)
(Питер Рихтарик)
-
|
+
|[https://arxiv.org/pdf/2104.09342.pdf статья 1], [http://proceedings.mlr.press/v119/malinovskiy20a/malinovskiy20a.pdf статья 2], [https://arxiv.org/pdf/2010.00952.pdf статья 3]
|-
|-
|[[Участник:VasiliyNovitskiy| Новицкий Василий]]
|[[Участник:VasiliyNovitskiy| Новицкий Василий]]
Строка 270: Строка 279:
| Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики
| Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 А. В. Гасников]
| [http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 А. В. Гасников]
-
| [https://www.overleaf.com/read/vhnvycvndrdc черновик статьи], [http://arxiv.org/abs/2009.03971 поданная статья прошлого семестра]
+
| [https://github.com/NikitaOmsk/master_diploma/blob/main/masters_diploma_Pletnev.pdf текст], [https://github.com/NikitaOmsk/master_diploma код], [https://www.overleaf.com/project/5fc2abe33c34cc317daf97e2 презентация], [http://arxiv.org/abs/2009.03971 поданная статья прошлого семестра]
|-
|-
-
|Рогозина Анна
+
|[[Участник:AnnRogozina | Рогозина Анна]]
|Распространение рисков на графах
|Распространение рисков на графах
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
-
|
+
| [https://github.com/anirogozina/risk_propagation/blob/master/RogozinaRiskPropagation.pdf Отчет]
 +
[https://github.com/anirogozina/risk_propagation/blob/master/RogozinaRiskPropagationSlides.pdf Предпредзащита слайды]
|-
|-
|[[Участник:SamokhinaAM|Самохина Алина]]
|[[Участник:SamokhinaAM|Самохина Алина]]
-
|Вероятностные метрические пространства в решении задач докинга молекул
+
|Непрерывное представление времени в задачах декодирования сигналов
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
|[https://www.overleaf.com/read/rjvmxvkmgvyg черновик ВКР]
|-
|-
|[[Участник:ShulginEgor|Шульгин Егор]]
|[[Участник:ShulginEgor|Шульгин Егор]]
|Двойственный ускоренный метод для выпуклой децентрализованной оптимизации на изменяющихся во времени графах
|Двойственный ускоренный метод для выпуклой децентрализованной оптимизации на изменяющихся во времени графах
-
|[https://richtarik.org/index.html П. Рихтарик] ([http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 А.В. Гасников])
+
|[https://Richtrik.org/index.html П. Рихтарик] ([http://www.mathnet.ru/php/person.phtml?option_lang=rus&personid=27590 А.В. Гасников])
-
|[https://arxiv.org/abs/2102.09234 arXiv препринт], [https://shulgin-egor.github.io/publication/adom/adom_poster.pdf постер] на [https://sites.google.com/ucsd.edu/cedo/posters?authuser=0 воркшопе], [https://youtu.be/jO3t4eZFdkc презентация] на [https://cemse.kaust.edu.sa/ai/aii-conf-2021 конференции], [https://drive.google.com/file/d/1e5N8LuosGWwPHo4T42dyUvtsHBoyErTt/view?usp=sharing код]
+
|[https://arxiv.org/abs/2102.09234 arXiv препринт], [https://shulgin-egor.github.io/publication/adom/adom_poster.pdf постер] на [https://sites.google.com/ucsd.edu/cedo/posters?authuser=0 воркшопе], [https://youtu.be/jO3t4eZFdkc презентация] на [https://cemse.kaust.edu.sa/ai/aii-conf-2021 конференции]
|-
|-
|[[Участник:Morgachev.gleb|Глеб Моргачев]]
|[[Участник:Morgachev.gleb|Глеб Моргачев]]
-
| Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов сэффективно вычислимой функцией метрики
+
| Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов с эффективно вычислимой функцией метрики
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
|[https://github.com/gmorgachev/ts-template-approx Код]
 +
[http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/43/MorgachevMaster21Text.pdf Текст]
 +
[http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/61/MorgachesMaster21Slides.pdf Слайды]
|-
|-
|}
|}
Строка 305: Строка 317:
|Выбор тензорных представлений для прогнозирования намерений по мультимодальным измерениям
|Выбор тензорных представлений для прогнозирования намерений по мультимодальным измерениям
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
| [https://github.com/NadezhdaAlsahanova/MSThesis ссылка на репозиторий]
|-
|-
|[[Участник:Varenik.nv|Вареник Наталия]]
|[[Участник:Varenik.nv|Вареник Наталия]]
Строка 320: Строка 332:
|Применение обучения с подкреплением для персонализации семантического поиска при полуавтоматическом составлении тематических подборок научных статей
|Применение обучения с подкреплением для персонализации семантического поиска при полуавтоматическом составлении тематических подборок научных статей
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
|[[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]]
-
|
+
|[http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6a/Grishanov2021presentation.pdf презентация] [https://github.com/shashist/recsys-rl ссылка на репозиторий]
|-
|-
|[[Участник:Kolesov|Колесов Александр]]
|[[Участник:Kolesov|Колесов Александр]]
|Байесовская дистилляция разнородных моделей глубокого обучения
|Байесовская дистилляция разнородных моделей глубокого обучения
|[[Участник:Oleg_Bakhteev|О.Ю. Бахтеев]]
|[[Участник:Oleg_Bakhteev|О.Ю. Бахтеев]]
-
|
+
|[https://github.com/Kolessov/Latent-allocation-of-models/blob/main/Presentatiton%20(2).pdf презентация]; [https://github.com/Kolessov/Latent-allocation-of-models репозиторий]
|-
|-
|[[Участник:PVMokrov|Мокров Петр]]
|[[Участник:PVMokrov|Мокров Петр]]
|Задача оптимального транспорта с произвольной функцией потерь
|Задача оптимального транспорта с произвольной функцией потерь
|Е.В.Бурнаев
|Е.В.Бурнаев
-
|
+
|[https://openreview.net/forum?id=9Sn89ItIqB8 submission]
|-
|-
|[[Участник:PanchenkoSviatoslav|Панченко Святослав]]
|[[Участник:PanchenkoSviatoslav|Панченко Святослав]]
Строка 340: Строка 352:
|Выбор тензорных представлений мультимодальных прогностических моделей в задачах построения нейроинтерфейсов
|Выбор тензорных представлений мультимодальных прогностических моделей в задачах построения нейроинтерфейсов
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
|
+
|[https://github.com/severilov/Gene_annotation GO]; [https://github.com/severilov/Graph-nets-for-CASP/blob/master/paper/paper.pdf GCN]; [https://github.com/severilov/zo GANs-zeroth]; [https://github.com/severilov/BCI-thesis Multiview on BCI]
|-
|-
-
|[[Участник:Tikhonov|Тихонов Денис]]
+
|[[Участник:Tihonov|Тихонов Денис]]
|Аппроксимация фазовых траектории квазипериодических сигналов с помощью сферических гармоник
|Аппроксимация фазовых траектории квазипериодических сигналов с помощью сферических гармоник
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
|[[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
Строка 360: Строка 372:
|Применение активного обучения к графовым моделям на примере оценки рисков распространения эпидемии.
|Применение активного обучения к графовым моделям на примере оценки рисков распространения эпидемии.
|[https://mipt.ru/education/post-graduate/archive_main/fupm_d212.156.05/Candidates/Zukhba_Anastasiya_Viktorovna#.X9ovDnVfiXI Анастасия Зухба]
|[https://mipt.ru/education/post-graduate/archive_main/fupm_d212.156.05/Candidates/Zukhba_Anastasiya_Viktorovna#.X9ovDnVfiXI Анастасия Зухба]
 +
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Bishuk-BS-Thesis Github], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Bishuk-BS-Thesis/blob/main/report/report.pdf Презентация(новая)], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Bishuk-BS-Thesis/blob/main/text/diplo_bishuk.pdf Статья]
|
|
|-
|-
-
|[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vayser_Kirill Вайсер Кирилл]
+
|[[Участник:Vayser Kirill | Вайсер Кирилл]]
|Методы вычислительно эффективного сэмплирования из гауссовского процесса и их применение к задаче активного обучения
|Методы вычислительно эффективного сэмплирования из гауссовского процесса и их применение к задаче активного обучения
|[https://faculty.skoltech.ru/people/maximpanov#tabs-4 Панов М.Е.]
|[https://faculty.skoltech.ru/people/maximpanov#tabs-4 Панов М.Е.]
-
|
+
| [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Vayser-BS-Thesis Github], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Vayser-BS-Thesis/blob/main/VayserKirill2020/slides/GP_classification.pdf Презентация], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Vayser-BS-Thesis/blob/main/VayserKirill2020/text/VayserKirill2020Thesis.pdf Статья]
|-
|-
|[[Участник:Magistrkoljan|Гребенькова Ольга]]
|[[Участник:Magistrkoljan|Гребенькова Ольга]]
Строка 386: Строка 399:
|[[Участник:Strijov|Стрижов В.В.]], [https://scholar.google.ru/citations?user=ByIc-l8AAAAJ&hl=ru Дорн Ю.В.]
|[[Участник:Strijov|Стрижов В.В.]], [https://scholar.google.ru/citations?user=ByIc-l8AAAAJ&hl=ru Дорн Ю.В.]
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis GitHub], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/tree/main/code Код], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/raw/main/Diplom_slides%20(2).pdf Слайды], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/raw/main/Diplom.pdf Текст]
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis GitHub], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/tree/main/code Код], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/raw/main/Diplom_slides%20(2).pdf Слайды], [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Savelev-BS-Thesis/raw/main/Diplom.pdf Текст]
 +
|-
 +
|[[Участник:Tagirschik|Саттаров Тагир]]
 +
|Построение тематических моделей полилогов
 +
|[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Vokov Воронцов К.В.]
 +
|[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Sattarov-BS-Thesis GitHub] ,
 +
[https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/Sattarov-BS-Thesis/tree/main/code%20thesis code]
|-
|-
|[[Участник:Filatov Andrey| Филатов Андрей]]
|[[Участник:Filatov Andrey| Филатов Андрей]]
Строка 459: Строка 478:
| Порождение и выбор моделей глубокого обучения
| Порождение и выбор моделей глубокого обучения
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
| [[Участник:Strijov|В.В. Стрижов]]
-
| [https://drive.google.com/file/d/1Wn-CEhDKvjyZMvZdBHWUobxpizVF1G8l/view?usp=sharing paper 1], [https://drive.google.com/file/d/1_rDG98DlLaBcvlWr2oB_Mo8ksAfYtGL8/view?usp=sharing paper 2], [https://drive.google.com/file/d/1P-HxYoUVO577aKWv1kS5ulQYQ3tIJk_d/view?usp=sharing Слайды IDP-2020], [https://lomonosov-msu.ru/archive/Lomonosov_2020/data/19601/uid451292_report.pdf Тезис Ломоносов-2020],[http://portal.historyrussia.org/img/news/VP_4.2020.pdf paper 3]
+
| [https://drive.google.com/file/d/1Wn-CEhDKvjyZMvZdBHWUobxpizVF1G8l/view?usp=sharing paper 1], [https://drive.google.com/file/d/1_rDG98DlLaBcvlWr2oB_Mo8ksAfYtGL8/view?usp=sharing paper 2], [https://drive.google.com/file/d/1P-HxYoUVO577aKWv1kS5ulQYQ3tIJk_d/view?usp=sharing Слайды IDP-2020], [https://lomonosov-msu.ru/archive/Lomonosov_2020/data/19601/uid451292_report.pdf Тезис Ломоносов-2020]
|-
|-
|Морозов Алексей
|Морозов Алексей

Текущая версия

   
:: Кафедра ИС ::
Специализации
Преподаватели
Курсы
Материалы
Студенты
Научный семинар
Отчеты НИР
Прием студентов
           Тел. +7(499)135-41-63
Написать письмо К.В. Воронцову
Контакты

{{tip|Госэкзамен по специальности (см. билеты) ориентировочно 29 января})


Короткий адрес этой страницы: bit.ly/IS_Report


Осень 2021: Отчет о НИР на зачетной неделе 15 декабря в 18:00MSK.
НОВОЕ: Таблица с отчетами находится тут


Что надо сделать

  1. Поставить ссылку на публикацию в таблицу группы (листать вниз).
  2. Загрузить подписанный научруком отчет ссылка на Overleaf.
  3. Подготовить рассказ на 2-3 минуты о результатах, лично полученных в этом семестре.
  4. Зачет по расписанию ссылка на таблицу.
  5. 4 курс: Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков: критерии получения зачета

Что будет проверяться на зачете

  1. Тема дипломной работы (на русском)
  2. Академический статус научного руководителя (пример).
  3. Формальный отчет для деканата (шаблон Surname2020(S9)Report.doc)
    • заполнены поля группа, имя студента, отзыв, оценка,
    • подписан студентом и научным руководителем,
    • желательно отказаться от бумаги, студент и научрук подписывают отчет на телефоне.

Рекомендации по выставлению оценок на НИР

  • Оценивается личный вклад студента и его подготовка как исследователя
  • Учитывается новизна и обоснованность работы
  • Проработана теоретическая составляющая
  • Ожидаемый результат: подготовленные научные статьи и сделанные доклады
  • Интересно, высокая оценка:
    • Хорошо проработанные теоретические результаты
    • с анализом на материалах вычислительного эксперимента,
    • представленные в формате научной стати.
  • Не интересно, низкая оценка:
    • сделан софт без постановки задачи и теории,
    • какую-то нейросеть применили к прикладной задаче без обоснования и анализа,
    • сделан коммерческий проект без научной новизны.
  • Незачет:
    • о НИР вспомнили за неделю до зачета, принесли поверхностный обзор,
    • принесли результаты прошлого семестра,
    • листок с формальным отчетом и оценкой от преподавателя, статьи нет.
  • Примеры:
    • Аспирантура — 1), 2)
    • Шестой курс — 1), 2)
    • Пятый курс — 1), 2)
    • Четвертый курс — 1), 2)
  • Алгоритмический способ подсчета [баллов] (не работает без отчета):
    • [1] обзор
    • [1] развернутая постановка задачи
    • [3] теоретическая часть
    • [1] код и эксперимент
    • [1] анализ ошибки (текст и графики)
    • [1] готовый текст работы
    • [1] подготовлено к подаче
    • [1] готов доклад


НОВОЕ: Таблица с отчетами находится тут



Оформление записи о НИР

  • Если нет ссылок внутренних, ставьте ссылки на внешние источники
  • Добавляйте подписанный отчет в общий файл группы
Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Грабовой Андрей Анализ методов выбора априорного распределения для смеси экспертов В.В. Стрижов Работа по смеси экспертов,

Работа по заданию порядка на параметрах нейросети, конференция ММРО, конференция МФТИ

Курдюкова Антонина Определение фазы движения человека по сигналам носимых устройств В.В. Стрижов Текст статьи

конференция МФТИ

Весна 2021

Отчеты для деканата в эти таблицы загружать не надо! Только содержательную часть.


Аспиранты

Аспирант Год Тема кандидатской диссертации Научный руководитель Ссылка на публикацию
Алексеев Василий 1 Неполнота и неустойчивость тематических моделей Воронцов К.В. О восстановлении периодического слова
Никитин Филипп 1 Порождение и выбор графовых нейросетевых моделей в задачах органической химии В.В. Стрижов Отчет
Потапова Полина 1 Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска Воронцов К.В. Презентация
Потанин Марк 2 Порождение и выбор моделей глубокого обучения В.В. Стрижов препринт, конференция, [еще одна на ревью]
Морозов Алексей 3 Верификация моделей нестационарных зависимостей Сулимова В.В. статья
Кузнецов Денис 2 Нейросетевые модели ведения диалога на общие темы Бурцев М.С. Отчет Принята в печать на конференцию Dialogue-2021: Baymurzina D. et al. Evaluation of Conversational Skills for Commonsense
Остроухов Петр 2 Тензорные методы минимизации выпуклых функций А. В. Гасников Препринт
Сафин Камиль 2 Адаптивные безградиентные методы решения двухуровневых задач с неточным оракулом А. В. Гасников Статья
Гончаров Алексей 3 Модели выравнивания пространственно-временных рядов В.В. Стрижов академ
Жариков Илья 3 Нейросетевые методы для распознавания изображений документов Воронцов К.В. Отчет, Neurocomputing, [mixed precision search]
Исаченко Роман 3 Выбор модели декодирования сигналов в пространствах высокой размерности В.В. Стрижов Вышел на защиту ВЦ РАН
Нейчев Радослав 3 Информативные априорные предположения в задаче обучения по прецедентам В.В. Стрижов Текст
Баймурзина Диляра 4 Эволюционный подбор нейросетевых архитектур Бурцев М.С. Отчет Принята в печать на конференцию Dialogue-2021: Baymurzina D. et al. Evaluation of Conversational Skills for Commonsense
Гринчук Алексей 4 Матричные и тензорные разложения в задачах обработки естественного языка И.В. Оселедец Выходит на защиту в МФТИ

Группа 574

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Гадаев Тамаз Комбинация нейросетевого и классического подхода к задаче инерциальной навигации В.В. Стрижов Работа по определению фаций почвы с помощью модели глубокого обучения,

Комбинация нейросетевого и классического подхода к задаче инерциальной навигации

Гладин Егор Решение седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных Гасников А.В. arXiv препринт1, arXiv препринт2, код
Грабовой Андрей Байесовская дистилляция моделей глубокого обучения В.В. Стрижов Статья
Кириллов Егор Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке В.В. Стрижов code1, slides, text
Кислинский Вадим Многокритериальная оптимизация в задаче персональных рекомендаций К.В. Воронцов text, slides, code and experiments
Козлинский Евгений Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний К.В. Воронцов текст, код, слайды с предпредзащиты
Малиновский Григорий Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение В.В. Стрижов

(Питер Рихтарик)

статья 1, статья 2, статья 3
Новицкий Василий Использование гладкости высоких порядков в безградиентных методах с неточным оракулом для задач выпуклой стохастической оптимизации Гасников А.В. arXiv препринт 1, arXiv препринт 2
Плетнев Никита Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики А. В. Гасников текст, код, презентация, поданная статья прошлого семестра
Рогозина Анна Распространение рисков на графах К.В. Воронцов Отчет

Предпредзащита слайды

Самохина Алина Непрерывное представление времени в задачах декодирования сигналов В.В. Стрижов черновик ВКР
Шульгин Егор Двойственный ускоренный метод для выпуклой децентрализованной оптимизации на изменяющихся во времени графах П. Рихтарик (А.В. Гасников) arXiv препринт, постер на воркшопе, презентация на конференции
Глеб Моргачев Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов с эффективно вычислимой функцией метрики В.В. Стрижов Код

Текст Слайды

Группа 674

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Алсаханова Надежда Выбор тензорных представлений для прогнозирования намерений по мультимодальным измерениям В.В. Стрижов ссылка на репозиторий
Вареник Наталия Локальные модели для декодирования сигнала головного мозга В.В. Стрижов Отчет Код
Григорьев Алексей Обусловленная генерация изображений по классу А.Н. Гнеушев Презентация
Гришанов Алексей Применение обучения с подкреплением для персонализации семантического поиска при полуавтоматическом составлении тематических подборок научных статей К.В. Воронцов презентация ссылка на репозиторий
Колесов Александр Байесовская дистилляция разнородных моделей глубокого обучения О.Ю. Бахтеев презентация; репозиторий
Мокров Петр Задача оптимального транспорта с произвольной функцией потерь Е.В.Бурнаев submission
Панченко Святослав Билинейность геометрического произведения в решении задачи декодирования сигналов В.В. Стрижов ссылка на репозиторий
Северилов Павел Выбор тензорных представлений мультимодальных прогностических моделей в задачах построения нейроинтерфейсов В.В. Стрижов GO; GCN; GANs-zeroth; Multiview on BCI
Тихонов Денис Аппроксимация фазовых траектории квазипериодических сигналов с помощью сферических гармоник В.В. Стрижов ссылка на репозиторий

Группа 774

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Бишук Антон Применение активного обучения к графовым моделям на примере оценки рисков распространения эпидемии. Анастасия Зухба Github, Презентация(новая), Статья
Вайсер Кирилл Методы вычислительно эффективного сэмплирования из гауссовского процесса и их применение к задаче активного обучения Панов М.Е. Github, Презентация, Статья
Гребенькова Ольга Порождение моделей заданной сложности с использованием байесовских гиперсетей Бахтеев О.Ю. Github, Презентация, Статья
Гунаев Руслан Онлайн ценообразование с помощью структурированных многоруких бандитов Стрижов В.В., Дорн Ю.В. Github, Код, Презентация
Исламов Рустем Распределенные методы второго порядка с быстрой скоростью сходимости и компрессией Стрижов В.В. (Рихтарик П.) Код, Диплом, Презентация, Github
Савельев Николай Структурированное ценообразование для взаимозаменяемых товаров Стрижов В.В., Дорн Ю.В. GitHub, Код, Слайды, Текст
Саттаров Тагир Построение тематических моделей полилогов Воронцов К.В. GitHub ,

code

Филатов Андрей Быстрая оптимизация мультизадачных моделей Стрижов В.В., Меркулов Даниил Github, Диплом, Презентация
Филиппова Анастасия Методы анализа движений человека на основе показаний акселерометрии. Презентация, Диплом, Код
Харь Александра Динамическое ценообразование с помощью томсоновского сэмплирования Стрижов В.В., Дорн Ю.В. GitHub, Код, Слайды, Текст
Христолюбов Максим Спектральный анализ для классификации временных рядов Стрижов В.В. академ
Шокоров Вячеслав Децентрализованная доменная адаптация Стрижов В.В. GitHub, Код, Слайды, Текст
Жолобов Владимир Методы типа gradient clipping для задач на больших данных А. В. Гасников GitHubКод
Панкратов Виктор Вероятностное тематическое моделирование несбалансированных текстовых коллекций. Воронцов К.В. Github Текст

Осень 2020

Отчеты для деканата в эти таблицы загружать не надо! Только содержательную часть.


Аспиранты

Аспирант Год Тема кандидатской диссертации Научный руководитель Ссылка на публикацию
Алексеев Василий 1 Неполнота и неустойчивость тематических моделей Воронцов К.В. Доклад на Конференции МФТИ

Две статьи поданы в журнал Data & Knowledge Engineering (про Банк тем и про число тем)

Никитин Филипп 1 Порождение и выбор графовых нейросетевых моделей в задачах органической химии В.В. Стрижов Слайды IDP-2020 Статья
Потапова Полина 1 Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска Воронцов К.В. репозиторий с кодом Слайды Антиплагиат
Потанин Марк 2 Порождение и выбор моделей глубокого обучения В.В. Стрижов paper 1, paper 2, Слайды IDP-2020, Тезис Ломоносов-2020
Морозов Алексей 3 Верификация моделей нестационарных зависимостей CADL Workshop paper, S.A.I.ence-2020
Кузнецов Денис 2 Нейросетевые модели ведения диалога на общие темы Бурцев М.С. Технический отчет по конкурсу Alexa Prize-3
Остроухов Петр 2 Тензорные методы минимизации выпуклых функций Гасников А.В. ICML Workshop paper, Конференция МФТИ
Сафин Камиль 2 Адаптивные безградиентные методы решения двухуровневых задач с неточным оракулом А. В. Гасников статья
Гончаров Алексей 3 Модели выравнивания пространственно-временных рядов В.В. Стрижов Отчет НИР
Жариков Илья 3 Нейросетевые методы для распознавания изображений документов Воронцов К.В. paper1, paper2, paper3 presentation
Исаченко Роман 3 Выбор модели декодирования сигналов в пространствах высокой размерности В.В. Стрижов paper
Нейчев Радослав 3 Информативные априорные предположения в задаче обучения по прецедентам В.В. Стрижов Слайды IDP-2020 Отчет
Баймурзина Диляра 4 Эволюционный подбор нейросетевых архитектур Бурцев М.С. Технический отчет по конкурсу Alexa Prize-3

Обзор литературы, теория и результаты экспериментов

Гринчук Алексей 4 Анализ текстов И.В. Оселедец Выходит на защиту в МФТИ

Группа 574

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Гадаев Тамаз Использование инвариантных представлений относительно преобразований в SO(n) для классификации временных рядов с акселерометров В.В. Стрижов [
Гладин Егор Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных Гасников А. В. preprint1, preprint2, конференции: МФТИ, QIPA, ИОИ
Грабовой Андрей Обучение с экспертом для построение интерпретируемых моделей машинного обучения В.В. Стрижов статьи: paper1; конференции: МФТИ, ИОИ-2020
Кириллов Егор Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке В.В. Стрижов обзор
Кислинский Вадим Многокритериальная оптимизация в задаче персональных рекомендаций К.В. Воронцов обзоры, презентация
Козлинский Евгений Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний К.В. Воронцов текст, код
Малиновский Григорий Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение В.В. Стрижов

(Питер Рихтарик)

LocalFPM, Proximal Splitting, ICML2020, OPT NeurIPS 2020, Poster OPT NeurIPS 2020, code LocalFPM,code Proximal Splitting
Новицкий Василий Использование гладкости высоких порядков в безградиентных методах с неточным оракулом для задач выпуклой стохастической оптимизации Гасников А.В. Конференция МФТИ, текст, код
Плетнев Никита Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики А. В. Гасников черновик статьи, доработанная и поданная статья прошлого семестра, код для экспериментов
Рогозина Анна Распространение рисков на графах К.В. Воронцов отчет, гитхаб
Самохина Алина Вероятностные метрические пространства в решении задач докинга молекул В.В. Стрижов summary по задаче, конференции: МФТИ, ИОИ-2020
Шульгин Егор Ускоренный метод для децентрализованной оптимизации на изменяющихся графах П. Рихтарик (А.В. Гасников) arXiv препринт
Глеб Моргачев Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов сэффективно вычислимой функцией метрики В.В. Стрижов отчет

код

Группа 674

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Алсаханова Надежда Выбор тензорных представлений для прогнозирования намерений по мультимодальным измерениям В.В. Стрижов ссылка на репозиторий
Вареник Наталия Локальные модели для декодирования сигнала головного мозга В.В. Стрижов ссылка на репозиторий
Григорьев Алексей Ре-идентификация с предфильтрацией по качеству изображений в задаче слежения за множеством объектов А.Н. Гнеушев статья(принята к публикации); ИОИ-2020
Гришанов Алексей Применение обучения с подкреплением для персонализации семантического поиска при полуавтоматическом составлении тематических подборок научных статей К.В. Воронцов Статья готовится к публикации, ссылка на репозиторий
Колесов Александр Байесовская дистилляция разнородных моделей глубокого обучения О.Ю. Бахтеев статья;

текущая версия; эксперименты

Мокров Петр Задача оптимального транспорта с произвольной функцией потерь Е.В.Бурнаев эксперименты
Северилов Павел Выбор тензорных представлений мультимодальных прогностических моделей в задачах построения нейроинтерфейсов В.В. Стрижов GCN(подготовлено к печати); GANs-zeroth(cтатья на этапе экспериментов); Multiview on BCI(статья на начальном этапе)

Группа 774

Студент Тема дипломной работы Научный руководитель Ссылка на публикацию
Бишук Антон Применение активного обучения к графовым моделям на примере оценки рисков распространения эпидемии. Анастасия Зухба Ссылка на репозиторий report
Вайсер Кирилл Эффективный метод применения гауссовских процессов к задаче классификации. Панов М.Е. Ссылка на репозиторий report
Гребенькова Ольга Порождение моделей заданной сложности с использованием байесовских гиперсетей Бахтеев О.Ю. Ссылка на репозиторий
Гунаев Руслан Онлайн ценообразование с помощью структурированных многоруких бандитов Стрижов В. В., Дорн Ю.В. ссылка на слайды эксперименты
Исламов Рустем Распределенные методы второго порядка с быстрой скоростью сходимости и компрессией Стрижов В.В. (Рихтарик П.) Код, Диплом, Презентация, Github
Савельев Николай Структурированное ценообразование для взаимозаменяемых товаров Стрижов В.В., Дорн Ю.В. Репозиторий Статья
Филатов Андрей Быстрая оптимизация мультизадачных моделей Стрижов В.В., Меркулов Даниил Статья Код
Филиппова Анастасия Activity recognition and trajectory estimation using IMU and Lidar data КодОтчет
Харь Александра Динамическое ценообразование с помощью томсоновского сэмплирования Стрижов В. В., Юрий Дорн Ссылка на репозиторий Статья
Христолюбов Максим Спектральный анализ для классификации временных рядов Стрижов В. В. Ссылка на репозиторий статья
Шокоров Вячеслав Decentralized Domain Adaptation Стрижов В.В. Ссылка на репозиторий Статья
Жолобов Владимир Модельная общность для блочно-покомпонентных методов А. В. Гасников Ссылка на репозиторий Статья
Панкратов Виктор Вероятностное тематическое моделирование несбалансированных текстовых коллекций. Воронцов К.В. Ссылка на репозиторий Отчёт
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_%28%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%9C%D0%A4%D0%A2%D0%98%29/%D0%9E%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%D1%8B_%D0%9D%D0%98%D0%A0»
Личные инструменты