Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: '''Фундаментальные теоремы машинного обучения''' {{Main|Численные методы обучения по прецедентам (практи...) |
(→Темы лекций) |
||
Строка 27: | Строка 27: | ||
==Темы лекций== | ==Темы лекций== | ||
- | + | # Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения | |
- | + | # Метод главных компонент Рао и разложение Карунена-Лоэва | |
- | + | # Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях | |
- | + | # Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт | |
- | + | # Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера | |
- | + | # Теорема схем, Холланд | |
+ | # Теорема о свертке с примерами сверхточных сетей | ||
+ | # Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость) | ||
+ | # РАС-learning, теорема Сжатие предполагает обучаемость | ||
+ | # Вариационная аппроксимация | ||
+ | # Сходимость про вероятности при выборе моделей | ||
==Темы докладов== | ==Темы докладов== |
Версия 22:05, 28 января 2020
Фундаментальные теоремы машинного обучения
Цель курса - повысить качество студенческих научных работ на кафедре, сделать статьи и дипломные работы более обоснованными, изучить технику и практику формулировок доказательства теорем в области машинного обучения. Результат курса - сборник лекций, подготовленный авторами - лекторами курса.
Предлагаемый план изложения материала:
- Введение: основное сообщение теоремы в понятном (не обязательно строгом) изложении
- Вводная часть: определение терминов и сведения, необходимые для изложения (обозначения можно использовать авторские или [ссылка на обозначения Б.А.С.])
- Формулировка и доказательство теоремы в строгом изложении (можно отходить от авторского варианта, если нужно для ясности)
- Значимость теоремы: обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему
Дата (можно менять, но согласовывать с другими) | Тема | Лектор | Докладчик | Ссылки |
---|---|---|---|---|
Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва |
Темы лекций
- Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
- Метод главных компонент Рао и разложение Карунена-Лоэва
- Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
- Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
- Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
- Теорема схем, Холланд
- Теорема о свертке с примерами сверхточных сетей
- Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
- РАС-learning, теорема Сжатие предполагает обучаемость
- Вариационная аппроксимация
- Сходимость про вероятности при выборе моделей