Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19

Материал из MachineLearning.

Версия от 15:51, 16 ноября 2019; Yury Chekhovich (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Основная статья: Математические методы распознавания образов (конференция)

Содержание

Программа 18-й конференции ММРО, г. Таганрог, 9-13 октября 2017

Понедельник, 9 октября, 10:00–13:30

Открытие конференции

Рудаков Константин Владимирович, академик РАН, заместитель директора ФИЦ ИУ РАН,
Метелица Анатолий Викторович, проректор по развитию естественнонаучного и физико-математического направления ЮФУ

Теория и методы машинного обучения

  1. 10:30 Моттль Вадим Вячеславович, Середин Олег Сергеевич
    Научное наследие Эммануила Марковича Бравермана в методологии машинного обучения
  2. 11:00 Устинин Михаил Николаевич, Рыкунов Станислав Дмитриевич, Бойко Анна Ивановна, Сычев Вячеслав Викторович, Молчанова Дина Альбертовна
    Реконструкция функциональной структуры сложных систем по многоканальным временным рядам
  3. 11:20 Немирко Анатолий Павлович
    Сокращение размерности признакового пространства на основе критерия минимального расстояния между выпуклыми оболочками классов
  4. 11:40 Стрижов Вадим Викторович
    Анализ физической активности человека по измерениям сенсоров носимых устройств
    [12:00 - 12:30] кофе-брейк
  5. 12:30 Визильтер Юрий Валентинович, Горбацевич Владимир Сергеевич
    Структурно-функциональный анализ и синтез глубоких конволюционных нейронных сетей
  6. 12:50 Бахтеев Олег Юрьевич
    Градиентные методы оптимизации гиперпараметров моделей глубокого обучения
  7. 13:10 Неделько Виктор Михайлович
    Оценивание значимости переменных для ранговой регрессии

Понедельник, 9 октября, 15:00–18:00

Теория и методы машинного обучения

  1. 15:00 Двоенко Сергей Данилович, Пшеничный Денис Олегович
    Исследование обусловленности матриц парных сравнений при их метрической коррекции
  2. 15:20 Пушняков Алексей Сергеевич
    Об улучшенной оценке меры кластерной структуры в компактном метрическом пространстве
  3. 15:40 Бериков Владимир Борисович
    Построение оптимального коллективного решения в кластерном анализе на основе усредненной коассоциативной матрицы и индексов качества группировки
  4. 16:00 Исаченко Роман Владимирович, Бочкарёв Артём Максимович, Жариков Илья Николаевич
    Локальные модели для классификации объектов сложной структуры

Обработка изображений

  1. 16:20 Федоренко Вадим Вадимович, Князь Владимир Владимирович, Выголов Олег Вячеславович, Севрюков Владислав Дмитриевич
    Глубокие свёрточные автоэнкодеры: стереотождествление для восстановления 3D-моделей слабо текстурированных объектов
  2. 16:40 Мурашов Дмитрий Михайлович, Мурашов Федор Дмитриевич
    Метод локализации областей интереса с текстурой специального вида на изображениях
    [17:00 - 17:20] кофе-брейк
  3. 17:20 Грачева Инесса Александровна, Копылов Андрей Валериевич
    Алгоритм обработки изображений на основе диагональной аппроксимации графа смежности элементов изображения
  4. 17:40 Нестеренко Виктор Александрович
    Поиск фоновых областей в изображении
  5. Харинов Михаил Вячеславович, Ханыков Игорь Георгиевич
    Модель применения метода Уорда для кластеризации пикселей изображения-->
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D1%8F%29/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0_%D0%9C%D0%9C%D0%A0%D0%9E-19»
Личные инструменты