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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Группа)
(Группа)
Строка 3: Строка 3:
Short link [http://bit.ly/IS_B2 bit.ly/IS_B2]
Short link [http://bit.ly/IS_B2 bit.ly/IS_B2]
 +
 +
__NOTOC__
== Группа ==
== Группа ==
Строка 14: Строка 16:
! Тест 3
! Тест 3
! Тест 4
! Тест 4
 +
! Тест 5
! HW 1
! HW 1
! HW 2
! HW 2
Строка 21: Строка 24:
| -
| -
| 0.59
| 0.59
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 30: Строка 34:
| 0.75
| 0.75
| -
| -
 +
| 0.88
| -
| -
|
|
Строка 36: Строка 41:
| -
| -
| -
| -
-
| -
+
| -
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 46: Строка 52:
| 0.67
| 0.67
| 0
| 0
 +
| -
|[[Media:Grabovoy2019Course5HM1.pdf‎|Essay]]
|[[Media:Grabovoy2019Course5HM1.pdf‎|Essay]]
|
|
|-
|-
| Кислинский Вадим Геннадьевич
| Кислинский Вадим Геннадьевич
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 58: Строка 66:
|-
|-
| Козлинский Евгений Михайлович
| Козлинский Евгений Михайлович
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 68: Строка 77:
| -
| -
| 0.25
| 0.25
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 74: Строка 84:
|-
|-
| Кириллов Егор Дмитриевич
| Кириллов Егор Дмитриевич
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 82: Строка 93:
|-
|-
| Рогозина Анна Андреевна
| Рогозина Анна Андреевна
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 94: Строка 106:
| 0.67
| 0.67
| -
| -
 +
| 0.63
|[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]
|
|
Строка 102: Строка 115:
| 0.84
| 0.84
| 1
| 1
 +
| 0.63
||[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]
|
|
Строка 110: Строка 124:
| 0.25
| 0.25
| 1
| 1
 +
| 0.75
| -
| -
|
|
|-
|-
| Султанов Азат Русланович
| Султанов Азат Русланович
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 122: Строка 138:
|-
|-
| Федосов Павел Андреевич
| Федосов Павел Андреевич
 +
| -
| -
| -
| -
| -
Строка 135: Строка 152:
| -
| -
| -
| -
 +
| 0.13
|
|
|-
|-
Строка 170: Строка 188:
This series of seminars continues the course Bayesian model selection and investigates the theoretical aspects of model selection in various application problems.
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, [[Медиа:Isachenko2019DeepGenerativeModels1.pdf‎|slides]]) ====
+
==== Seminar 1 (Isachenko, [[Медиа:Isachenko2019DeepGenerativeModels1.pdf‎|slides]]) ====
* Generative models
* Generative models
* Applications
* Applications

Версия 10:11, 12 октября 2019


Short link bit.ly/IS_B2


Группа

5 курс

Студент Тест 1 Тест 2 Тест 3 Тест 4 Тест 5 HW 1 HW 2
Васильев Илья - - 0.59 - - -
Гадаев Тамаз Тазикоевич 0.56 0.94 0.75 - 0.88 -
Гладин Егор Леонидович - - - - - -
Грабовой Андрей Валериевич 0.63 0.31 0.67 0 - 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 - 0.63 Essay
Малиновский Григорий Станиславович 0.82 0.81 0.84 1 0.63 [1]
Самохина Алина Максимовна - - 0.25 1 0.75 -
Султанов Азат Русланович - - - - - -
Федосов Павел Андреевич - - - - - -
Шульгин Егор Владимирович - - 0.34 - - 0.13

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 5 (Isachenko, slides)

  • IWAE (lower bound, posterior, inactive units)
  • ELBO surgery
  • VampPrior

Seminar 6 (Isachenko, slides)

  • Autoregressive decoder in VAE
  • Posterior collapse, decoder weakening
  • Disentangled representations
  • beta-VAE


  • 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