Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 46: | Строка 46: | ||
# Понятие эпитома. Применение эпитомов в практических задачах. | # Понятие эпитома. Применение эпитомов в практических задачах. | ||
# Алгоритм поиска эпитома для заданного изображения. | # Алгоритм поиска эпитома для заданного изображения. | ||
| + | # Построение границы между клетками с помощью динамического программирования | ||
Версия 13:29, 16 мая 2011
Вернуться к основной странице спецсеминара.
В весеннем семестре 2011 года спецсеминар проходит на ВМиК МГУ по пятницам в ауд. 612, начало в 18-20.
Расписание семинаров
| Дата | Название семинара | Комментарии |
|---|---|---|
| 9 февраля 2011 | Осокин Антон, аспирант 1-ого года ВМК МГУ. Вписывание геометрических моделей с помощью минимизации энергии. Презентация на семинаре | Представление статьи, принятой в International Journal of Computer Vision. |
| 18 февраля 2011 | Лаптев Дмитрий, студент 5 курса ВМК МГУ. Deep Learning. Презентация на семинаре | |
| 4 марта 2011 | Ветров Дмитрий, н.с. ВМК МГУ. Субмодулярное разложение ассоциативных марковских сетей Статья на CVPR2011 | |
| 18 марта 2011 | Янгель Борис, аспирант 1-ого года ВМК МГУ. Shape Prior на основе упрощенного циркулярного графа. Презентация на семинаре | |
| 1 апреля 2011 | Ромов Петр, студент 2 курса ВМК МГУ. Fields of Experts. Презентация на семинаре |
Список вопросов к зачету
- Алгоритм PEARL. Примеры применения.
- Алгоритм минимизации энергии с штрафом за использование классов.
- Convolution neural network: решаемые задачи, структура, настройка весов.
- Restricted Boltzman Machine и ее связь с Deep Belief Networks.
- Виды релаксации дискретной задачи поиска минимума энергии марковского поля.
- Алгоритм субмодулярного разложения MRF
- Некоторые способы учета формы в задаче сегментации изображений
- Алгоритм сегментации с моделью формы на основе упрощенного циркулярного графа
- Модель Fields of Experts и задачи, решаемые с ее помощью.
- Задача деконволюции с неизвестным ядром.
- Понятие эпитома. Применение эпитомов в практических задачах.
- Алгоритм поиска эпитома для заданного изображения.
- Построение границы между клетками с помощью динамического программирования
