Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2016

Материал из MachineLearning.

Основная статья: Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"

В весеннем семестре 2016 г. спецсеминар проходит на ВМК по пятницам, начало в 18-10. Аудитория П-13.

Язык спецсеминара — английский.

Расписание семинаров

Дата	Название семинара	Комментарии
5 февраля 2016	Миколов Томас, исследователь Facebook AI Research Learning Representations of Text using Neural Networks Word2vec: What's next?	Презентация, часть 1 (pdf) Презентация, часть 2 (pdf)
12 февраля 2016	Полыковский Даниил, студент ВМК МГУ 1000+ layers deep neural networks and how to train them	Презентация (pdf)
19 февраля 2016	Ривера Родриго, магистр ВШЭ An overview of multi armed bandits in the Bayesian context: Theory & applications	Презентация (pdf)
26 февраля 2016	Родоманов Антон, магистр ВШЭ A Superlinearly-Convergent Proximal Newton-type Method for the Optimization of Finite Sums	Презентация (pdf)
4 марта 2016	Фигурнов Михаил, аспирант Сколтеха Visual attention in computer vision	Презентация (pdf)
11 марта 2016	Соболев Артём, магистр ФКН ВШЭ Copulas in Machine Learning	Презентация (pdf)
18 марта 2016	Молчанов Дмитрий, студент ВМК МГУ Doubly Stochastic Variational Inference	Презентация (pdf)
25 марта 2016	Колесников Александр, аспирант IST Austria Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation	Презентация (pdf)
1 апреля 2016	Ашуха Арсений, магистр МФТИ Deep Structured Models	Презентация (pdf) Черновик с выкладками (pdf)
8 апреля 2016	Иванов Олег, студент ВМК МГУ Machine learning for better query optimization in DBMS	Презентация
15 апреля 2016	Гарипов Тимур, студент ВМК МГУ TensorNet on Tensorflow Полыковский Даниил, студент ВМК МГУ Tensor Train and Taylor methods for LDPC decoding Измаилов Павел, студент ВМК МГУ Gaussian Processes for Machine Learning	TensorNet on Tensorflow (pdf) Tensor Train and Taylor methods for LDPC decoding (pdf) Gaussian Processes for Machine Learning (pdf)