Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011
Материал из MachineLearning.
Вернуться к основной странице спецсеминара.
В осеннем семестре 2010 года спецсеминар проходит на ВМиК МГУ по средам в ауд. 526б, начало в 18-20.
Расписание семинаров на 2010–2011 учебный год
| Дата | Название семинара | Комментарии | |
|---|---|---|---|
| 8 сентября 2010 | Тихонов Андрей, студент 4 курса ВМиК МГУ. Алгоритм повышения качества размытых изображений. Презентация на семинаре Оригинальная статья и слайды | Представление проекта в рамках Всероссийской молодежной школы по суперкомпьютерным технологиям. | |
| 15 сентября 2010 | Лаптев Дмитрий, Чернышев Виктор, студенты 5 курса ВМиК МГУ. Методы прогнозирования солнечной активности. Презентация на семинаре | Основные идеи проекта, методы, полученные результаты, текущее состояние, основные направления дальнейшей работы. | |
| 22 сентября 2010 | Воронин Павел, сотрудник Курчатовского института. Мультимодальные методы регистрации. Презентация на семинаре (часть 1) Презентация на семинаре (часть 2) | ||
| 29 сентября 2010 | Ветров Дмитрий Петрович, ВМиК МГУ. Сообщение по результатам поездки на конференцию ECML PKDD 2010. | Затрагиваемые темы:
| |
| 6 октября 2010 | Вишневский Валерий, студент 5 курса ВМиК МГУ. Методы поиска паттернов в поведенческих данных. Задача определения концентрации ферментов. Презентация на семинаре. | ||
| 27 октября 2010 | Некрасов Константин, студент 3 курса ВМиК МГУ. Решение задачи поиска клеток с почками на изображениях дрожжевых культур. |
Предварительный список вопросов к зачету
- Фильтр Винера.
- Моделирование искаженного изображения с помощью операции свертки и случайного шума. Задача деконволюции (обратной свертки).
- Метод ветвей и границ для поиска групп пятен.
- Сегментация изображений при помощи вариационного приближения.
- Использование различных видов регуляризации в машинном обучении (квадратичная, L1, L0). Их преимущества и недостатки.
- Двойственность в задаче линейного программирования.
- Методы сглаживания сигналов.
- Постановка задачи поиска паттернов поведения.
- Поиск границ на изображении с помощью фильтра лапласиан гауссианы.
- Скелеты и циркулярное представление для бинарных изображений. Методы поиска скелетов.
- Методы выравнивания яркости Single-Scale Retinex и Mutli-Scale Retinex
- Метод водораздела для сегментации изображений
