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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 14: Строка 14:
|Васильев Илья
|Васильев Илья
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
|Гадаев Тамаз Тазикоевич
|Гадаев Тамаз Тазикоевич
| 0.56
| 0.56
-
|
+
| -
-
|
+
| 0.94
|-
|-
|Гладин Егор Леонидович
|Гладин Егор Леонидович
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
Строка 30: Строка 30:
| 0.63
| 0.63
|[[Media:Grabovoy2019Course5HM1.pdf‎|Essay]]
|[[Media:Grabovoy2019Course5HM1.pdf‎|Essay]]
-
|
+
| 0.31
|-
|-
| Кислинский Вадим Геннадьевич
| Кислинский Вадим Геннадьевич
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Козлинский Евгений Михайлович
| Козлинский Евгений Михайлович
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
Строка 45: Строка 45:
| -
| -
|[https://drive.google.com/file/d/1xk2uvz6FmWz0s1SCleF56pRFsTlXvQ8_/view?usp=sharing essay]
|[https://drive.google.com/file/d/1xk2uvz6FmWz0s1SCleF56pRFsTlXvQ8_/view?usp=sharing essay]
-
|
+
| 0.25
|-
|-
| Кириллов Егор Дмитриевич
| Кириллов Егор Дмитриевич
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Рогозина Анна Андреевна
| Рогозина Анна Андреевна
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
Строка 60: Строка 60:
| 0.82
| 0.82
|[https://drive.google.com/a/phystech.edu/file/d/1kkqHZDR2ATzWtf8FRc8BjbcNAXaApvy1/view?usp=drivesdk Essay]
|[https://drive.google.com/a/phystech.edu/file/d/1kkqHZDR2ATzWtf8FRc8BjbcNAXaApvy1/view?usp=drivesdk Essay]
-
|
+
| 0.25
|-
|-
| Малиновский Григорий Станиславович
| Малиновский Григорий Станиславович
| 0.82
| 0.82
||[https://drive.google.com/file/d/1UkmIDJgZEDTtzSk_a20IZlTy62F2tnJB/view?usp=sharing|task_1]
||[https://drive.google.com/file/d/1UkmIDJgZEDTtzSk_a20IZlTy62F2tnJB/view?usp=sharing|task_1]
-
|
+
| 0.81
|-
|-
| Самохина Алина Максимовна
| Самохина Алина Максимовна
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Султанов Азат Русланович
| Султанов Азат Русланович
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Федосов Павел Андреевич
| Федосов Павел Андреевич
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Шульгин Егор Владимирович
| Шульгин Егор Владимирович
| -
| -
-
|
+
| -
|
|
|-
|-
| Никитин Филипп
| Никитин Филипп
| 0.56
| 0.56
-
|
+
| -
-
|
+
| 0.31
|-
|-
| Фалахов И
| Фалахов И
| 0.5
| 0.5
 +
| -
|
|
-
|
+
|-
 +
| Собраков
 +
| -
 +
| -
 +
| 0
|-
|-
|}
|}

Версия 12:39, 19 сентября 2019


Short link bit.ly/IS_B2

Группа

Студент Тест 1 HW 1 Тест 2
Васильев Илья - -
Гадаев Тамаз Тазикоевич 0.56 - 0.94
Гладин Егор Леонидович - -
Грабовой Андрей Валериевич 0.63 Essay 0.31
Кислинский Вадим Геннадьевич - -
Козлинский Евгений Михайлович - -
Криницкий Константин Денисович - essay 0.25
Кириллов Егор Дмитриевич - -
Рогозина Анна Андреевна - -
Плетнев Никита Вячеславович 0.82 Essay 0.25
Малиновский Григорий Станиславович 0.82 [1] 0.81
Самохина Алина Максимовна - -
Султанов Азат Русланович - -
Федосов Павел Андреевич - -
Шульгин Егор Владимирович - -
Никитин Филипп 0.56 - 0.31
Фалахов И 0.5 -
Собраков - - 0


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