Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 42: Строка 42:
# Некоторые способы учета формы в задаче сегментации изображений
# Некоторые способы учета формы в задаче сегментации изображений
# Алгоритм сегментации с моделью формы на основе упрощенного циркулярного графа
# Алгоритм сегментации с моделью формы на основе упрощенного циркулярного графа
 +
# Модель Fields of Experts и задачи, решаемые с ее помощью.
 +
# Задача деконволюции с неизвестным ядром.
 +
# Понятие эпитома. Применение эпитомов в практических задачах.
 +
# Алгоритм поиска эпитома для заданного изображения.

Версия 12:42, 16 мая 2011

Вернуться к основной странице спецсеминара.

В весеннем семестре 2011 года спецсеминар проходит на ВМиК МГУ по пятницам в ауд. 612, начало в 18-20.

Расписание семинаров

Дата Название семинара Комментарии
9 февраля 2011 Осокин Антон, аспирант 1-ого года ВМК МГУ.
Вписывание геометрических моделей с помощью минимизации энергии.
Презентация на семинаре
Представление статьи, принятой в International Journal of Computer Vision.
18 февраля 2011
Лаптев Дмитрий, студент 5 курса ВМК МГУ.
Deep Learning.
Презентация на семинаре
4 марта 2011
Ветров Дмитрий, н.с. ВМК МГУ.
Субмодулярное разложение ассоциативных марковских сетей
Статья на CVPR2011
18 марта 2011
Янгель Борис, аспирант 1-ого года ВМК МГУ.
Shape Prior на основе упрощенного циркулярного графа.
Презентация на семинаре
1 апреля 2011
Ромов Петр, студент 2 курса ВМК МГУ.
Fields of Experts.
Презентация на семинаре

Список вопросов к зачету

  1. Алгоритм PEARL. Примеры применения.
  2. Алгоритм минимизации энергии с штрафом за использование классов.
  3. Convolution neural network: решаемые задачи, структура, настройка весов.
  4. Restricted Boltzman Machine и ее связь с Deep Belief Networks.
  5. Виды релаксации дискретной задачи поиска минимума энергии марковского поля.
  6. Алгоритм субмодулярного разложения MRF
  7. Некоторые способы учета формы в задаче сегментации изображений
  8. Алгоритм сегментации с моделью формы на основе упрощенного циркулярного графа
  9. Модель Fields of Experts и задачи, решаемые с ее помощью.
  10. Задача деконволюции с неизвестным ядром.
  11. Понятие эпитома. Применение эпитомов в практических задачах.
  12. Алгоритм поиска эпитома для заданного изображения.
Личные инструменты