Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014

Материал из MachineLearning.

Версия 12:01, 6 декабря 2014 (править) Tipt0p (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Версия 14:37, 8 декабря 2014 (править) (отменить) Mfigurnov (Обсуждение | вклад) К следующему изменению →
Строка 62:		Строка 62:
	|-		|-
	|}		|}
		+
		+	== Вопросы к зачёту ==
		+
		+	# Стохастическое обратное распространение ошибки.
		+	# Max-Margin Boltzmann Machines.
		+	# Марковские цепи и спектральная теория.
		+	# Глубинная сеть Крижевского для классификации изображений: <br>ReLU, dropout, нормализация отклика, архитектура, метод оптимизации параметров. [http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf Статья]
		+	# Expectation Propagation.
		+	# Модель TrueSkill.
		+	# Стохастический вариационный вывод.
		+	# Неявный стохастический субградиент.
		+
		+	Зачет состоится 12 декабря в аудитории 637. Начало для 3 курса в 16:20, для 4 и 5 курса в 15:00.

---

Версия 14:37, 8 декабря 2014

Основная статья: Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"

В осеннем семестре 2014 г. спецсеминар проходит на ВМК по пятницам в ауд. 526б, начало в 18-10.

Расписание семинаров

Дата	Название семинара	Комментарии
12 сентября 2014	Кириллов Александр, аспирант ВМК Стохастическое обратное распространение ошибки и приближенный вариационный вывод в глубинных генеративных моделях	Статья (pdf)
19 сентября 2014	Осокин Антон, ассистент ВМК Deconvolutional nets, Визуализация свёрточных сетей	Презентация Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf) Tutorial
26 сентября 2014	Гитман Игорь, студент 3-го курса ВМК Max-Margin Boltzmann Machines	Презентация (pdf) Статья (pdf)
3 октября 2014	Родоманов Антон, студент 4-го курса ВМК Марковские цепи и спектральная теория	Презентация (pdf) Статья (pdf)
10 октября 2014	Фигурнов Михаил, аспирант ВМК Сверточные сети для семантической сегментации изображений	Презентация (pdf) Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf) Статья 3 (pdf)
17 октября 2014	Соболевский Андрей Николаевич, зам. декана по научной работе ФКН ВШЭ Обобщения центральной предельной теоремы на распределения с "тяжёлыми хвостами"
24 октября 2014	Чистяков Александр, студент 4-го курса ВМК Expectation Propagation на примере TrueSkill, часть 1	Презентация (pdf) Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf) Статья 3 (pdf) Статья 4 (pdf)
31 октября 2014	Чистяков Александр, студент 4-го курса ВМК Expectation Propagation на примере TrueSkill, часть 2
7 ноября 2014	Бартунов Сергей, аспирант ВЦ РАН Стохастический вариационный вывод	Презентация (pdf) Статья (pdf)
14 ноября 2014	Чабаненко Владислав, студент 3-го курса ВМК Неявный стохастический субградиент	Презентация (pdf)
28 ноября 2014	Лобачёва Екатерина, аспирантка ВШЭ Адаптивный биннинг цветового пространства для задачи сегментации изображений	Презентация (pdf) Статья 1 (pdf)
5 декабря 2014	Лунин Дмитрий, Демьянов Артем, студенты 2-го курса ВМК Теория решения изобретательских задач	Презентация (pdf)

Вопросы к зачёту

1. Стохастическое обратное распространение ошибки.
2. Max-Margin Boltzmann Machines.
3. Марковские цепи и спектральная теория.
4. Глубинная сеть Крижевского для классификации изображений:
   ReLU, dropout, нормализация отклика, архитектура, метод оптимизации параметров. Статья
5. Expectation Propagation.
6. Модель TrueSkill.
7. Стохастический вариационный вывод.
8. Неявный стохастический субградиент.

Зачет состоится 12 декабря в аудитории 637. Начало для 3 курса в 16:20, для 4 и 5 курса в 15:00.