Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Темы лекций)
(Темы лекций)
Строка 46: Строка 46:
! Докладчик
! Докладчик
! Ссылки
! Ссылки
 +
|-
 +
|12 февраля
 +
| SVD
 +
| Роман Исаченко
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| 19 февраля
 +
| Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
 +
| Роман Исаченко
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| 26 февраля
 +
| Обобщенно-линейные модели теорема о связи
 +
| Андрей Грабовой
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| 4 марта
 +
| РАС обучаемость
 +
| Тамаз Гадаев
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| 11 марта
 +
| NFLT
 +
| Радослав Нейчев
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| 18 марта
 +
| Три теоремы о нейросетях
 +
| Марк Потанин
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
|
 +
| Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
|
 +
|Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
|
 +
|Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
 +
|
 +
|
 +
|
|-
|-
|
|

Версия 15:20, 8 февраля 2020

Фундаментальные теоремы машинного обучения Мотивация

  • Диссертации к.ф.-м.н. должны содержать обоснованный математический аппрат и теоремы. Студенческие дипломные работы с теоремами приветствуются.
  • Подготовка сборника коллективом авторов.

Темы лекций

  1. Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
  2. Метод главных компонент Рао и разложение Карунена-Лоэва
  3. Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
  4. Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
  5. Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
  6. Теорема схем, Холланд
  7. Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей
  8. Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
  9. РАС-learning, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость
  10. Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
  11. Вариационная аппроксимация
  12. Сходимость про вероятности при выборе моделей
  13. Теорема о связи распределений в экспонентном семействе
  14. (? Теорема про бандитов)
  15. (? Копулы и теорема Скляра)



Предлагаемый план изложения материала:

  1. Введение: основное сообщение теоремы в понятном (не обязательно строгом) изложении
  2. Вводная часть: определение терминов и сведения, необходимые для изложения (обозначения можно использовать авторские или [ссылка на обозначения Б.А.С.])
  3. Формулировка и доказательство теоремы в строгом изложении (можно отходить от авторского варианта, если нужно для ясности)
  4. Значимость теоремы: обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему
Дата (можно менять, но согласовывать с другими) Тема Лектор Докладчик Ссылки
12 февраля SVD Роман Исаченко
19 февраля Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва Роман Исаченко
26 февраля Обобщенно-линейные модели теорема о связи Андрей Грабовой
4 марта РАС обучаемость Тамаз Гадаев
11 марта NFLT Радослав Нейчев
18 марта Три теоремы о нейросетях Марк Потанин
Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва
Метод главных компонент и разложение Карунена-Лоэва

Темы докладов

 

Личные инструменты