Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 59: | Строка 59: | ||
|- | |- | ||
|Филатов Андрей
| |Филатов Андрей
| ||
- | | | + | |10.3 link |
- | | | + | |21.4 link |
|- | |- | ||
|Филиппова Анастасия
| |Филиппова Анастасия
| ||
Строка 67: | Строка 67: | ||
|- | |- | ||
|Харь Александра
| |Харь Александра
| ||
- | | | + | |17.3 link |
- | | | + | |28.4 link |
|- | |- | ||
|Христолюбов Максим | |Христолюбов Максим |
Версия 17:34, 27 января 2021
Цель курса — повысить качество студенческих научных работ на кафедре, сделать статьи и дипломные работы более обоснованными, изучить технику и практику формулировок доказательства теорем в области машинного обучения. Результат курса - теоретически обоснованные сообщения дипломных работ бакалавра.
Каждое занятие курса:
- Доклад лектора — одна из фундаметнальных теорем (40' = 30' + 10' обсуждение)
- Два студенческих доклада (20'=15'+5' обсуждение)
Каждый студент делает два доклада:
- С теоремой взятой из литературы, по которой выполняется дипломная работа
- С собственной теоремой, обосновывающей решение, предлагаемое в дипломное работе
Приветствуются!
- Варианты собственных формулировок и доказательств
- Значимые высказывания ведущих исследователей, оформленные в виде теорем (пример изложения Кристофера Бишопа)
План изложения материала:
- Введение: основное сообщение теоремы в понятном (не обязательно строгом) изложении
- Вводная часть: определение терминов и сведения, необходимые для изложения (обозначения можно использовать авторские или [ссылка на обозначения Б.А.С.])
- Формулировка и доказательство теоремы в строгом изложении (но можно отходить от авторского варианта, если это нужно для ясности)
- Значимость теоремы: ссылки или обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему
Докладчик | Литература | Диплом |
---|---|---|
Бишук Антон | 17.2 link | 31.3 link |
Вайсер Кирилл | 17.2 link | 31.3 link |
Гребенькова Ольга | 24.2 link | 7.4 link |
Гунаев Руслан | 24.2 link | 7.4 link |
Жолобов Владимир | 3.3 link | 14.4 link |
Исламов Рустем | 3.3 link | 14.4 link |
Панкратов Виктор | 10.3 link | 21.4 link |
Савельев Николай | 10.3 link | 21.4 link |
Филатов Андрей | 10.3 link | 21.4 link |
Филиппова Анастасия | 17.3 link | 28.4 link |
Харь Александра | 17.3 link | 28.4 link |
Христолюбов Максим | 24.3 link | 5.5 link |
Шокоров Вячеслав | 24.3 link | 5.5 link |
Темы лекций
- Теорема Гаусса-Маркова
- Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
- Метод главных компонент Рао и разложение Карунена-Лоэва
- Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
- Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
- Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
- Теорема схем, Холланд
- Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей
- Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
- РАС-learning, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость
- Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
- Вариационная аппроксимация
- Сходимость про вероятности при выборе моделей
- Теорема о связи распределений в экспонентном семействе
- Теорема о многоруких бандитах
- Копулы и теорема Скляра