Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2020

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Темы лекций)
Строка 39: Строка 39:
# Значимость теоремы: обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему
# Значимость теоремы: обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему
 +
==Сылка на проект==
 +
* [https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/FundamentalTheoremsML Intelligent-Systems-Phystech/FundamentalTheoremsML]
-
 
+
==Расписание лекций==
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
-
 
+
{|class="wikitable"
{|class="wikitable"
Строка 60: Строка 52:
! Ссылки
! Ссылки
|-
|-
-
|12 февраля
+
|19 февраля
| Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
| Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
| Роман Исаченко
| Роман Исаченко
Строка 66: Строка 58:
|
|
|-
|-
-
| 19 февраля
+
| 26 февраля
| Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
| Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
| Марк Потанин
| Марк Потанин
Строка 72: Строка 64:
|
|
|-
|-
-
| 26 февраля
+
| 4 марта
| Обобщенно-линейные модели теорема о связи распределений в экспонентном семействе
| Обобщенно-линейные модели теорема о связи распределений в экспонентном семействе
| Андрей Грабовой
| Андрей Грабовой
Строка 78: Строка 70:
|
|
|-
|-
-
| 4 марта
+
| 11 марта
| РАС обучаемость, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость
| РАС обучаемость, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость
| Тамаз Гадаев
| Тамаз Гадаев
Строка 84: Строка 76:
|
|
|-
|-
-
| 11 марта
+
| 18 марта
| Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
| Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
| Радослав Нейчев
| Радослав Нейчев
Строка 90: Строка 82:
|
|
|-
|-
-
| 18 марта
+
| 25 марта
| Сходимость про вероятности при выборе моделей
| Сходимость про вероятности при выборе моделей
| Марк Потанин
| Марк Потанин
Строка 96: Строка 88:
|
|
|-
|-
-
| 25 марта
+
| 1 апреля
| Теорема схем, Холланд
| Теорема схем, Холланд
| Радослав Нейчев
| Радослав Нейчев
Строка 102: Строка 94:
|
|
|-
|-
-
| 1 апреля
+
| 8 апреля
|Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
|Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
| Алексей Гончаров
| Алексей Гончаров
Строка 108: Строка 100:
|
|
|-
|-
-
| 8 апреля
+
| 15 апреля
| Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей
| Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей
| Филипп Никитин
| Филипп Никитин
Строка 114: Строка 106:
|
|
|-
|-
-
| 15 апреля
+
| 22 апреля
| Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
| Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
|
|
Строка 120: Строка 112:
|
|
|-
|-
-
| 22 апреля
+
| 29 апреля
| Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
| Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
| Филипп Никитин
| Филипп Никитин
Строка 126: Строка 118:
|
|
|-
|-
-
| 29 апреля
+
| 6 мая
| Вариационная аппроксимация, теорема о байесовском выборе моделей
| Вариационная аппроксимация, теорема о байесовском выборе моделей
| Олег Бахтеев
| Олег Бахтеев

Версия 15:06, 9 февраля 2020

Фундаментальные теоремы машинного обучения Мотивация

  • Диссертации к.ф.-м.н. должны содержать обоснованный математический аппрат и теоремы. Студенческие дипломные работы с теоремами приветствуются.
  • Подготовка сборника коллективом авторов.

Содержание

Темы лекций

  1. Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения
  2. Метод главных компонент Рао и разложение Карунена-Лоэва
  3. Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях
  4. Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт
  5. Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера
  6. Теорема схем, Холланд
  7. Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей
  8. Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость)
  9. РАС-learning, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость
  10. Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
  11. Вариационная аппроксимация
  12. Сходимость про вероятности при выборе моделей
  13. Теорема о связи распределений в экспонентном семействе
  14. (? Теорема про бандитов)
  15. (? Копулы и теорема Скляра)



Предлагаемый план изложения материала:

  1. Введение: основное сообщение теоремы в понятном (не обязательно строгом) изложении
  2. Вводная часть: определение терминов и сведения, необходимые для изложения (обозначения можно использовать авторские или [ссылка на обозначения Б.А.С.])
  3. Формулировка и доказательство теоремы в строгом изложении (можно отходить от авторского варианта, если нужно для ясности)
  4. Значимость теоремы: обзор методов и приложений, иллюстрирующих теорему

Сылка на проект

Расписание лекций

Дата (можно менять, но согласовывать с другими) Тема Лектор Докладчик Ссылки
19 февраля Теорема о сингулярном разложении Молер-Форсайт и другие разложения Роман Исаченко
26 февраля Теоремы Колмогорова и Арнольда, теорема об универсальном аппроксиматоре Цыбенко, теорема о глубоких нейросетях Марк Потанин
4 марта Обобщенно-линейные модели теорема о связи распределений в экспонентном семействе Андрей Грабовой
11 марта РАС обучаемость, теорема о том, что сжатие предполагает обучаемость Тамаз Гадаев
18 марта Теорема о бесплатных обедах в машинном обучении, Волперт Радослав Нейчев
25 марта Сходимость про вероятности при выборе моделей Марк Потанин
1 апреля Теорема схем, Холланд Радослав Нейчев
8 апреля Метрические пространства: RKHS Аронжайн, теорема Мерсера Алексей Гончаров
15 апреля Теорема о свертке (Фурье, свертка, автокорреляция) с примерами сверточных сетей Филипп Никитин
22 апреля Representer theorem, Schölkopf, Herbrich, and Smola
29 апреля Обратная теорема Фурье, теорема Парсеваля (равномерная и неравномерная сходимость) Филипп Никитин
6 мая Вариационная аппроксимация, теорема о байесовском выборе моделей Олег Бахтеев

Темы докладов

 

Личные инструменты