Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Задача 112

  • Название: ECoG - video
  • Авторы: Эксперт Грабовой, консультант -

Задача 113

  • Название: ECoG - audio
  • Авторы: Эксперт Грабовой, консультант -

Задача 114

  • Название:Моделирование динамики физических систем с помощью Physics-Informed Neural Networks
  • Описание проблемы: Породить набор сверток по имеющимся данным и выбрать лучшую с помощью методов снижения порядка и размерности пространств.
  • Данные: Биомедицинские данные акселерометра и гироскопа, океанические течения, движение барханов, воздушные потоки
  • Литература базовая работа содержит ссылки
  • Базовый алгоритм: Нейросетевой, лагранжевы нейросети.
  • Решение: Нетерова нейросеть.
  • Новизна: Предложенная сеть учитывает симметрию
  • Авторы: Эксперты - Северилов, Стрижов, консультант - Панченко

Задача 115

  • Название: Дистилляция знаний в глубоких сетях и выравнивание моделей
  • Авторы: Эксперт Бахтеев, Стрижов, консультант - Мария Горпинич

Задача 116

  • Название: Нейронные дифференциальные уравнения для моделирования физической активности – выбор моделей
  • Авторы: Эксперт, консультант - Эдуард Владимиров

Задача 117

  • Название: Поиск зависимости
  • Авторы: Эксперт Стрижов, консультант - Владимиров

Задача 117

  • Название: Neuro PDE Северилов

Задача 118

Denis

Задача 119

Риманова геометрия и расстояние между временными роядами Святослав

Задача 120

Яковлев - три задачи: выбор архитектуры, генерация ансамбля, NLP диффузные вероятностные модели

Задача 121

Вл. Вановский задача по физикс-информед маншин лернинг?

Задача 122

Исаченко

Задача 123

Антон Бишук

Задача 124

Воронцов и команда

Задача 125

Грабовой, Антиплагиат и команда

Задача 126

Рустем Исламов

Задача 127

Егор Шульгин

Задача 128

Ксения Петрушина и Олег Бахтеев

Задача 129

  • Название: * Название:Пространственно-временное прогнозирование с помощью сверточных сетей и тензорных разложений
  • Описание проблемы: Породить набор сверток по имеющимся данным и выбрать лучшую с помощью методов снижения порядка и размерности пространств.
  • Данные: Потребление и цена электроэнергии, океанические течения, движение барханов, воздушные потоки
  • Литература
    1. Tensor-based Singular Spectrum Analysis for Automatic Scoring of Sleep EEG
    2. Tensor based singular spectrum analysis for nonstationary source separation
  • Базовый алгоритм: Гусеница, тензорная гусеница.
  • Решение: Найти мультиериодический временной ряд, построить его тензорное представление, разложить в спектр, собрать, показать прогноз.
  • Новизна: Показать, что мультилинейная модель является удобным способом построения сверток для измерений в пространстве и времени.
  • Авторы: Эксперт - Стрижов

Задача 130

  • Авторы: Эксперт - Воронцов, консультант - Полина Потапова

Задача 131

  • Авторы: Эксперт - Воронцов, консультант - Василий Алексеев

Задача 132

  • Авторы: Эксперт - Воронцов, консультант - Светлана Крыжановская

Задача 133

  • Авторы: Эксперт - Воронцов, консультант - Николай Герасименко
Личные инструменты