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

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск


Short link bit.ly/IS_B2

Группа

5 курс

Студент Тест 1 Тест 2 Тест 3 HW 1 HW 2
Васильев Илья - - 0.59 -
Гадаев Тамаз Тазикоевич 0.56 0.94 0.75 -
Гладин Егор Леонидович - - - -
Грабовой Андрей Валериевич 0.63 0.31 0.67 Essay
Кислинский Вадим Геннадьевич - - - -
Козлинский Евгений Михайлович - - - -
Криницкий Константин Денисович - 0.25 - essay
Кириллов Егор Дмитриевич - - - -
Рогозина Анна Андреевна - - - -
Плетнев Никита Вячеславович 0.82 0.25 0.67 Essay
Малиновский Григорий Станиславович 0.82 0.81 0.84 [1]
Самохина Алина Максимовна - - 0.25 -
Султанов Азат Русланович - - - -
Федосов Павел Андреевич - - - -
Шульгин Егор Владимирович - - 0.34 -

6 курс

Студент HW 1 HW 2
Сайранов Данил -
Фельдман Даниил -
Никитин Филипп -
Фалахов И -
Собраков -

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, slides)

  • VAE Limitations
  • Flows in VAE
  • Autoregressive flows (MAF, IAF, Parallel WaveNet)




  • 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