Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Группа)
Строка 9: Строка 9:
! Студент
! Студент
! Тест 1
! Тест 1
-
! HM 1
+
! HW 1
! Тест 2
! Тест 2
|-
|-
Строка 114: Строка 114:
* Variational Autoencoder
* Variational Autoencoder
 +
==== Seminar 3 (Isachenko, [[Медиа:Isachenko2019DeepGenerativeModels3.pdf‎|slides]]) ====
 +
* Mean field approximation
 +
* Flow models (NICE, RealNVP)
Строка 123: Строка 126:
-
 
-
* Seminar 3 (Isachenko)
 
-
** Inference methods of approximation
 
-
** Zoo of variational autoencoders and practical examples
 
* Seminar 4 (Isachenko)
* Seminar 4 (Isachenko)
** Generative adversarial networks
** Generative adversarial networks

Версия 15:18, 18 сентября 2019


Short link bit.ly/IS_B2

Группа

Студент Тест 1 HW 1 Тест 2
Васильев Илья -
Гадаев Тамаз Тазикоевич 0.56
Гладин Егор Леонидович -
Грабовой Андрей Валериевич 0.63 Essay
Кислинский Вадим Геннадьевич -
Козлинский Евгений Михайлович -
Криницкий Константин Денисович - essay
Кириллов Егор Дмитриевич -
Рогозина Анна Андреевна -
Плетнев Никита Вячеславович 0.82 Essay
Малиновский Григорий Станиславович 0.82 [1]
Самохина Алина Максимовна -
Султанов Азат Русланович -
Федосов Павел Андреевич -
Шульгин Егор Владимирович -
Никитин Филипп 0.56
Фалахов И 0.5


This series of seminars continues the course Bayesian model selection and investigates the theoretical aspects of model selection in various application problems.

Seminar 1 (Isachenko, slides)

  • Generative models
  • Applications
  • Autoregressive models (CharRNN, MADE, WaveNet, PixelCNN)

Seminar 2 (Isachenko, slides)

  • Generative vs discriminative
  • Latent variable models
  • Variational Inference
  • ELBO
  • Variational Autoencoder

Seminar 3 (Isachenko, slides)

  • Mean field approximation
  • Flow models (NICE, RealNVP)





  • Seminar 4 (Isachenko)
    • Generative adversarial networks
  • Seminar 5 (Bakhteev)
    • Methods of model selection
    • Generalization theorem
  • Seminar 6 (Bakhteev)
    • Complexity theorems
  • Seminar 7 (Grabovoy?)
    • Mixture of experts
    • Priors on the mixture
    • Privileged learning and distilling
  • Seminar 8 (Aduenko?)
    • Theorem of number of experts
  • Seminar 9 (Vladimirova?)
    • Prior propagation for deep learning networks
  • Seminar 10
    • Directional Bayesian statistics
  • Seminar 11
    • Bayesian structure learning
  • Seminar 12
    • Probabilistic metric space construction
  • Seminar 13
    • Informative prior
  • Seminar 14
    • Bayesian programming






  • Informative prior with applications
Личные инструменты