Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011
Материал из MachineLearning.
Расписание семинаров
| Дата | Название семинара | Комментарии |
|---|---|---|
| 7 сентября 2011 | Елшин Денис, студент 4 курса ВМК МГУ. Рассказ о летней школе Microsoft по компьютерному зрению. | Сайт летней школы. |
| 21 сентября 2011 | Ушмаев Олег, в.н.с. ИПИ РАН. Подход к измерению активности выброса радиоактивных веществ по данным мониторинга радиационной обстановки. | Презентация (PDF, 3.13Мб) |
| 28 сентября 2011 | Визильтер Юрий Валентинович, рук. лаборатории компьютерного машинного зрения ФГУП ГосНИИАС. Морфологический подход к синтезу метрических классификаторов и его реализация методом отыскания минимального разреза графа соседства для обучающей выборки. | Презентация (PDF, 744Кб) Программа (RAR, 1.62Мб) Статья на ММРО (PDF, 375Кб) |
| 5 октября 2011 | Кропотов Дмитрий Александрович, м.н.с. ВЦ РАН. Boltzmann Machines: математические модели, алгоритмы обучения, примеры применения.. | Текст (PDF, 535Кб) |
| 12 октября 2011 | Шальнов Евгений, студент 4-го курса ВМК. Обобщение алгоритмов | Презентация (PDF, 260Кб) Статья |
| 19 октября 2011 | Ветров Дмитрий Петрович, н.с. ВМК МГУ. История Древнего Рима. | Ненаучный семинар Видеозапись лекции |
| 26 октября 2011 | Новиков Павел, студент 4-го курса ВМК. Поиск дескрипторов, инвариантных к нелинейным деформациям и изменению освещенности | Презентация (PDF, 2.3 Mб) |
| 2 ноября 2011 | Голдберг Андрей, сотрудник Microsoft Research, Silicon Valley. Быстрые алгоритмы поиска максимального потока в графе | Презентация |
| 9 ноября 2011 | Елшин Денис, студент 4-го курса ВМК. Различные способы введения текстурного потенциала для сегментации изображений: эпитомы и textonboost | Презентация (PDF, 2.91Мб) Статья для конференции Нейроинформатика-2012 |
| 16 ноября 2011 | Рябенко Евгений, аспирант ВМК. Иерархическая процедура множественной проверки гипотез | Презентация (PDF, 1.9 МБ) |
| 23 ноября 2011 | Касперский Иван, студент 5-го курса ВМК. Калибровка показаний тактильного механорецептора с помощью регрессии наименьших модулей | Презентация (PDF, 1.91 Мб) Статья по ММ-алгоритму |
| 30 ноября 2011 | Гавриков Михаил, студент 3-го курса ВМК. Геометрия в пространстве древовидных форм | Статья |
| 7 декабря 2011 | Тихонов Андрей, студент 4-го курса ВМК. Методы деконволюции трехмерных изображений | |
| 14 декабря 2011 | Головин Антон, студент 5-го курса ВМК. Алгоритм решения задачи многоклассовой классификации с генерацией суперпозиций признаков Ромов Петр, студент 3-го курса ВМК. | Презентация Головина (PDF, 432 Кб) Презентация Ромова (PDF, 2.08 Мб) |
Зачет по спецсеминару
Список вопросов к зачету:
- Минимизация парно-сепарабельной энергии с бинарными переменными при помощи алгоритма поиска максимального потока в графе. Триангуляция Делоне и диаграмма Вороного. Применение этих техник для построения метрического классификатора Ю. Визильтера.
- Схема Гиббса для генерации выборки из распределения. Примеры применения. Вывод формул для схемы Гиббса в моделях BM и RBM.
- Вариационный подход. Примеры применения. Вывод формул для вариационного подхода в модели DBM.
- Модель DBM. Алгоритм обучения. Примеры применения.
- Алгоритмы
-расширения и
замены для минимизации парно-сепарабельной энергии с K-значными переменными. Алгоритм
-сдвига.
- Алгоритм поиска максимального потока в графе с помощью дополняющих путей.
- Алгоритм Бойкова-Колмогорова для поиска максимального потока.
- Вероятностная модель эпитомов для сегментации изображений, ее обучение с помощью ЕМ-алгоритма. Алгоритм минимизации энергии марковского поля с глобальным эпитомным потенциалом.
- Метод Textonboost для сегментации изображений: понятие текстона, алгоритм бустинга для текстонов.
- Множественная проверка гипотез. Контроль над FWER и FDR. Методы Бонферрони, Холма, Бенджамини-Хохберга, Бенджамини-Йекутиели. Примеры применения.
- Восстановление регрессии наименьших модулей с помощью ММ-алгоритма.
- Случайные леса, методы оценки значимости признаков в них. Мультиномиальная регрессия с регуляризатором «эластическая сеть». Способ оценки важности признаков в ней.
- Структурный метод опорных векторов, обучение с помощью подхода отсекающих плоскостей. Примеры применения.
