Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(+ презентация Шальнова)
м (уточнение вопросов к зачету)
Строка 30: Строка 30:
| ''Шальнов Евгений'', студент 4-го курса ВМК.<br>'''Обобщение алгоритмов <tex>\alpha</tex>-расширения и <tex>\alpha-\beta</tex> замены.'''
| ''Шальнов Евгений'', студент 4-го курса ВМК.<br>'''Обобщение алгоритмов <tex>\alpha</tex>-расширения и <tex>\alpha-\beta</tex> замены.'''
| [[Media:BMMO_SS11_Shalnov.pdf|Презентация (PDF, 260Кб)]]
| [[Media:BMMO_SS11_Shalnov.pdf|Презентация (PDF, 260Кб)]]
 +
|-
 +
| 19&nbsp;октября&nbsp;2011
 +
| [[Участник:Dmitry Vetrov|''Ветров Дмитрий Петрович'']], н.с. ВМК МГУ.<br>'''История Древнего Рима.'''
 +
| Ненаучный семинар
|-
|-
|}
|}
Строка 37: Строка 41:
Список вопросов к зачету:
Список вопросов к зачету:
-
* Минимизация бинарной парно-сепарабельной энергии с помощью алгоритма поиска максимального потока в графе. Применение этой техники для построения метрического классификатора Ю. Визильтера.
+
# Минимизация парно-сепарабельной энергии с бинарными переменными при помощи алгоритма поиска максимального потока в графе. Триангуляция Делоне и диаграмма Вороного. Применение этих техник для построения метрического классификатора Ю. Визильтера.
-
* Схема Гиббса для генерации выборки из распределения. Примеры применения. Вывод формул для схемы Гиббса в моделях BM и RBM.
+
# Схема Гиббса для генерации выборки из распределения. Примеры применения. Вывод формул для схемы Гиббса в моделях BM и RBM.
-
* Вариационный подход. Примеры применения. Вывод формул для вариационного подхода в модели DBM.
+
# Вариационный подход. Примеры применения. Вывод формул для вариационного подхода в модели DBM.
-
* Модель DBM. Алгоритм обучения. Примеры применения.
+
# Модель DBM. Алгоритм обучения. Примеры применения.
-
* Алгоритмы <tex>\alpha</tex>-расширения и <tex>\alpha-\beta</tex> замены для минимизации K-значной парно-сепарабельной энергии. Алгоритм <tex>\alpha</tex>-расширения <tex>\beta</tex>-сдвига.
+
# Алгоритмы <tex>\alpha</tex>-расширения и <tex>\alpha-\beta</tex> замены для минимизации парно-сепарабельной энергии с K-значными переменными. Алгоритм <tex>\alpha</tex>-расширения <tex>\beta</tex>-сдвига.

Версия 18:36, 20 октября 2011

В осеннем семестре 2011/2012 учебного года спецсеминар проходит на ВМиК МГУ по средам в ауд. 510, начало в 18-30.

Расписание семинаров

Дата Название семинара Комментарии
7 сентября 2011 Елшин Денис, студент 4 курса ВМК МГУ.
Рассказ о летней школе Microsoft по компьютерному зрению.
Сайт летней школы.
21 сентября 2011 Ушмаев Олег, в.н.с. ИПИ РАН.
Подход к измерению активности выброса радиоактивных веществ по данным мониторинга радиационной обстановки.
Презентация (PDF, 3.13Мб)
28 сентября 2011 Визильтер Юрий Валентинович, рук. лаборатории компьютерного машинного зрения ФГУП ГосНИИАС.
Морфологический подход к синтезу метрических классификаторов и его реализация методом отыскания минимального разреза графа соседства для обучающей выборки.
Презентация (PDF, 744Кб)
Программа (RAR, 1.62Мб)
Статья на ММРО (PDF, 375Кб)
5 октября 2011 Кропотов Дмитрий Александрович, м.н.с. ВЦ РАН.
Boltzmann Machines: математические модели, алгоритмы обучения, примеры применения..
12 октября 2011 Шальнов Евгений, студент 4-го курса ВМК.
Обобщение алгоритмов \alpha-расширения и \alpha-\beta замены.
Презентация (PDF, 260Кб)
19 октября 2011 Ветров Дмитрий Петрович, н.с. ВМК МГУ.
История Древнего Рима.
Ненаучный семинар

Зачет по спецсеминару

Зачет состоится в конце декабря.

Список вопросов к зачету:

  1. Минимизация парно-сепарабельной энергии с бинарными переменными при помощи алгоритма поиска максимального потока в графе. Триангуляция Делоне и диаграмма Вороного. Применение этих техник для построения метрического классификатора Ю. Визильтера.
  2. Схема Гиббса для генерации выборки из распределения. Примеры применения. Вывод формул для схемы Гиббса в моделях BM и RBM.
  3. Вариационный подход. Примеры применения. Вывод формул для вариационного подхода в модели DBM.
  4. Модель DBM. Алгоритм обучения. Примеры применения.
  5. Алгоритмы \alpha-расширения и \alpha-\beta замены для минимизации парно-сепарабельной энергии с K-значными переменными. Алгоритм \alpha-расширения \beta-сдвига.
Личные инструменты