Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 62: Строка 62:
|-
|-
|}
|}
 +
 +
== Вопросы к зачёту ==
 +
 +
# Стохастическое обратное распространение ошибки.
 +
# Max-Margin Boltzmann Machines.
 +
# Марковские цепи и спектральная теория.
 +
# Глубинная сеть Крижевского для классификации изображений: <br>ReLU, dropout, нормализация отклика, архитектура, метод оптимизации параметров. [http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf Статья]
 +
# Expectation Propagation.
 +
# Модель TrueSkill.
 +
# Стохастический вариационный вывод.
 +
# Неявный стохастический субградиент.
 +
 +
Зачет состоится 12 декабря в аудитории 637. Начало для 3 курса в 16:20, для 4 и 5 курса в 15:00.

Версия 14:37, 8 декабря 2014

В осеннем семестре 2014 г. спецсеминар проходит на ВМК по пятницам в ауд. 526б, начало в 18-10.

Расписание семинаров

Дата Название семинара Комментарии
12 сентября 2014 Кириллов Александр, аспирант ВМК
Стохастическое обратное распространение ошибки и приближенный вариационный вывод
в глубинных генеративных моделях
Статья (pdf)
19 сентября 2014 Осокин Антон, ассистент ВМК
Deconvolutional nets, Визуализация свёрточных сетей
Презентация

Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf) Tutorial

26 сентября 2014 Гитман Игорь, студент 3-го курса ВМК
Max-Margin Boltzmann Machines
Презентация (pdf)
Статья (pdf)
3 октября 2014 Родоманов Антон, студент 4-го курса ВМК
Марковские цепи и спектральная теория
Презентация (pdf)
Статья (pdf)
10 октября 2014 Фигурнов Михаил, аспирант ВМК
Сверточные сети для семантической сегментации изображений
Презентация (pdf)
Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf) Статья 3 (pdf)
17 октября 2014 Соболевский Андрей Николаевич, зам. декана по научной работе ФКН ВШЭ
Обобщения центральной предельной теоремы на распределения с "тяжёлыми хвостами"
24 октября 2014 Чистяков Александр, студент 4-го курса ВМК
Expectation Propagation на примере TrueSkill, часть 1
Презентация (pdf)
Статья 1 (pdf) Статья 2 (pdf)
Статья 3 (pdf) Статья 4 (pdf)
31 октября 2014 Чистяков Александр, студент 4-го курса ВМК
Expectation Propagation на примере TrueSkill, часть 2
7 ноября 2014 Бартунов Сергей, аспирант ВЦ РАН
Стохастический вариационный вывод
Презентация (pdf)
Статья (pdf)
14 ноября 2014 Чабаненко Владислав, студент 3-го курса ВМК
Неявный стохастический субградиент
Презентация (pdf)
28 ноября 2014 Лобачёва Екатерина, аспирантка ВШЭ
Адаптивный биннинг цветового пространства для задачи сегментации изображений
Презентация (pdf)
Статья 1 (pdf)
5 декабря 2014 Лунин Дмитрий, Демьянов Артем, студенты 2-го курса ВМК
Теория решения изобретательских задач
Презентация (pdf)

Вопросы к зачёту

  1. Стохастическое обратное распространение ошибки.
  2. Max-Margin Boltzmann Machines.
  3. Марковские цепи и спектральная теория.
  4. Глубинная сеть Крижевского для классификации изображений:
    ReLU, dropout, нормализация отклика, архитектура, метод оптимизации параметров. Статья
  5. Expectation Propagation.
  6. Модель TrueSkill.
  7. Стохастический вариационный вывод.
  8. Неявный стохастический субградиент.

Зачет состоится 12 декабря в аудитории 637. Начало для 3 курса в 16:20, для 4 и 5 курса в 15:00.

Личные инструменты