Участник:Podkopaevalex

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

podkopaev@phystech.edu

Отчет о научно-исследовательской работе

Весна 2015, 6-й семестр

Прогнозирование структур белков методами полуопределенного программирования

В данной статье рассматривается задача предсказания упаковки белковых молекул в мультимерный комплекс в приближении жестких тел. Для решения поставленной задачи предлагается использовать методы выпуклой оптимизации, например, полуопределенные релаксации. Недостатком большинства существующих алгоритмов (жадных алгоритмов и других) является их вычислительная сложность. В данной работе предлагаются алгоритмы меньшей вычислительной сложности, полученные в результате применения теории графов. Основным результатом является оценка их качества, сравнение с алгоритмами, использовавшимися ранее.

Публикация

Подкопаев А. С., Карасиков М. Е., Максимов Ю. В. Прогнозирование структур белков методами полуопределенного программирования // «Труды МФТИ», том 7, № 4(28), 2015 (опубликована)

Осень 2015, 7-й семестр

Time Complexity of Structural Risk Minimization

В данной работе рассматривается задача обучения по прецедентам. Пусть задана обучающая выборка, на которой известны значения меток классов. Пусть также классификаторы принадлежат некоторому семейству. В соответствии со стандартной постановкой, требуется из данного семейства выбрать тот классификатор, который будет наилучшим образом аппроксимировать целевую зависимость. В данной статье будет рассмотрены особенности работы оптимизационных алгоритмов (а точнее, учет их вычислительной сложности и точности) при решении задач обучения по прецедентам.

Технический отчет

Подкопаев А. С. Time Complexity of Structural Risk Minimization // Сервер вычислительных экспериментов mvr.jmlda.org