Численные методы обучения по прецедентам (практика, В. В. Стрижов)/Группа 3. Материал из Machine. Learning. Моя первая научная статья. Участвуют эксперты, индивидуальные консультанты и студенты кафедры Интеллектуальные системы.
Это задача квадратичного программирования. 2 показаны линии уровня минимизируемой функции, линии уровня логарифмических барьеров и центральный путь для прямых переменных (x1, x2). Лекция 12 Задачи нелинейного и квадратичного программирования. Решение задач квадратичного программирования методом Баранкина-Дорфмана. Задачей КП называется следующая задача. Рассмотрены методы увеличения вычислительной эффективности решения Пособие подготовлено в рамках Инновационной образовательной программы. Текстовые ссылки, которые будут выглядеть следующим образом: Сведение задачи квадратичного программирования к задаче линейного.
Методы машинного обучения составляют основу ещё более Ниже представлена расширенная программа — в полном Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Признаки в задаче ранжирования поисковой выдачи: текстовые, ссылочные, кликовые. Научная статья на тему 'Применение квадратичного программирования при Показана возможность использования метода квадратичного программирования для. Задача квадратичного программирования в рамках программы.
ФУПММФТИ. В конце работы могут быть объединены или выполнены и опубликованы параллельно. Возможно, при очной встрече или по скайпу. Успенского. slides. Шаура Ишкина. Белозёрова Анастасия. Использование методов снижения размерности при построении признакового пространства в задаче обнаружения внутреннего плагиата. Анастасия Мотренко.
8.1.Специфика нелинейных программ и методы их решения 8.2.Теорема Куна-Таккера 8.3.Квадратичное программирование. Метод Вулфа-Френка 8.4.Дробно-линейное программирование. Использование конечного двойственного метода для корректировки решений близких задач линейно-квадратичного программирования. Разработка программы на языке С для решения и корректировки решений.
Определение положения белков по электронной карте. Александр Катруца. Восстановление первичной структуры белка по геометрии его главной цепи. Михаил Карасиков. AIL+SBRC++VTD+EWHS. Определение заимствований в тексте без указания источника. Михаил Кузнецов. AIL+SBRC> V> T> D> E0.
WHS. Федоряка Дмитрий. Смеси моделей векторной авторегрессии в задаче прогнозирования временных рядов. Радослав Нейчев. Ковалева Валерия. AILSBRCV- T> D0. E0. WH>. Построение скоринговых моделей в системе SAS. Раиса Джамтырова. Чигринский Виктор.
A+I+L+S+B+R+C+V0. T0. D0. E0. WH> S. Чигринский Виктор. Аппроксимация границ радужки глаза. Юрий Ефимов. AI+L+SBRCV+TDEHFS.
Расписание Дата. ДЗЧто делаем. Результат для обсуждения. Код. Февраль. Решить пробную задачу, написать код. Выбор задачи. Пробный код написан и загружен в репозиторий вместе с иллюстрирующими рисунками. Тема в ML и ссылка на работу в SF помещена напротив фамилии.
Провести первичный анализ работы алгоритма. Описание рисунков, выводы, заключение. Несделанная работа — A0. Мотивированный перенос работы — знак «A> ». Недельное опоздание — знак «- ».
Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма. Данные из репозитория UCI, чтобы можно было сравнивать напрямую с другими работами, в частности работами Вапника.
Главное - сравнить с другими методами и сделать выводы, в частности о связи наличия улучшения в качестве и разнообразия множеств опорных объектов, построенных разными SVM ами. Поэтому предлагается вместо линейной комбинации строить нелинейную. Предполагается, что такая композиция может дать прирост качества по сравнению с одиночным SVM. Проблемой является оценка качества построенной структуры.
Требуется реализовать критерии устойчивости и полноты темпоральной тематической модели с использованием ручного отбора найденных тем по их интерпретируемости, различности и событийности. Адаптивная регуляризация вероятностных тематических моделей. ВКР бакалавра, ВМК МГУ.
Построение серий тематических моделей. Оценивание их интерпретируемости, устойчивости и полноты. Для этих классификаторов определены оценки активностей заболеваний, которые уже много лет используются в диагностической системе и удовлетворяют пользователей- врачей. Мы строим линейные классификаторы, которые обучаются полностью автоматически и по качеству классификации опережают логические. Однако прямой перенос методики оценивания активности на линейные классификаторы оказался невозможен.
Требуется построить линейную модель активности, настроив её на воспроизведение известных оценок активности логического классификатора. Линейный классификатор строит один диагностический эталон для каждого заболевания. В системе скрининговой диагностики «Скринфакс» сейчас используется четыре эталона для каждого заболевания, построенных в полуручном режиме. Требуется полностью автоматизировать процесс построения диагностических эталонов и определять их оптимальное количество для каждого заболевания. Для этого предполагается доработать тематическую модель классификации С.
Цыгановой, выполнить новую реализацию под Big. ARTM, расширить вычислительные эксперименты, улучшить качество классификации. Не всегда ясно, где проводить границы между документами (возможные варианты: отдельный пост, стена пользователя, все сообщения данного пользователя, все сообщения за данный день в данном регионе, и т. Тематические модели дают интерпретируемые векторные представления слов и документов, но их качество зависит от распределения длин документов.
Модель word. 2vec независима от длин документов, так как учитывает лишь локальные контексты слов, но координаты векторных представлений не допускают тематическую интерпретацию. Задачей проекта является построение гибридной модели, объединяющей достоинства и свободной от недостатков обеих моделей. Понимание биофизической природы не обязательно.
Модель представляет собой многослойную нейросеть. Требуется 1) исследовать дисперсию и матрицу ковариаций параметров нейросети при различных расписаниях оптимизации (т. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра http: //strijov. Zadayanchuk. 20. 15. Optimal. NN4. pdf. Попова М. Построение сетей глубокого обучения для классификации временных рядов - http: //strijov. Popova. Strijov. 20.
Deep. Learning. pdf. Бахтеев О. Ю., Попова М. С., Стрижов В. В.
Системы и средства глубокого обучения в задачах классификации. Le. Cun Y. Optimal Brain Damage - yann. Работы по пред- обучению (pre- training) и дообучению (fine- tuning). Базовой алгоритм: Базовая модель описана в статье . Алгоритм можно реализовать как с помощью библиотеки Py. Learn или keras (другие библиотеки и языки программирования также допустимы).
Предлагается это делать на основе минимизации суммарной энергии белка, выраженной квадратичной формой скорее всего не положительно определённой. Решение этой задачи необходимо для разработки новых лекарств (drug design). Такая модель будет являться мультитасковой и предсказывать взаимодействие двух типов молекул: рецепторов и протеинов. Решение этой задачи необходимо для разработки новых лекарств (drug design).
Необходимо предсказать следующие t показаний датчиков. Практическая значимость: перед поломкой состояние устройства меняется, предсказание .
Введение в прогнозирование в классических моделях временных рядов. Выбор оптимального набора признаков из мультикоррелирующего множества в задаче прогнозирования. Показания датчиков коррелируют между собой.
Необходимо отобрать оптимальный набор признаков для решения задачи прогнозирования. Выбор оптимального набора признаков из мультикоррелирующего множества в задаче прогнозирования. Необходимо расширить пространство признаков с помощью нелинейных параметрический порождающих функций. Алгоритм многоклассовой классификации объектов, описанных в ранговых шкалах.
Необходимо выделить признаки с помощью преобразований временных рядов (например, оконного преобразования Фурье). Wavelet transform). Решение: Выделение признаков из ECo. G различными методами. Известны значения матрицы на некотором подмножестве ее элементов.
Требуется найти параметризацию и параметры такие, что на некотором некотором подмножестве элементов минимизируется квадратичное отклонение. Более подробное описание по ссылке . На этапе подготовки данных решается задача фильтрации выборов (удаления шумовых объектов). Так как выборка содержит значительное число признаков, не коррелирующих с платежеспособностью, необходимо решать задачу отбора признаков. Кроме того, в силу неоднородности данных (например, по регионам) предлагается строить смесь моделей, в которой каждая модель описывает свое подмножество выборки.
При этом различным компонентам смеси могут соответствовать разные наборы признаков. Теория и системы управления, 2.
Поиск внешней и внутренней границ радужки на изображении глаза методом парных градиентов, 2. Успенскому применяется для диагностики заболеваний внутренних органов по электрокардиограмме. Линейный наивный байесовский классификатор с отбором признаков хорошо зарекомендовал себя в этой задаче. Однако для отбора признаков до сих пор использовались только очень простые жадные стратегии.
Однако чем интенсивнее перебор, тем выше вероятность переобучения. Для сокращения переобучения предлагается использовать комбинаторные оценки переобучения пороговых решающих правил. Для эффективного вычисления этих оценок предлагается использовать суррогатное моделирование. Для аппроксимации (суррогатного моделирования) этих формул используется MVR Composer. Для отбора признаков используются эвристические полужадные алгоритмы комбинаторной оптимизации. Данный метод позволяет сокращать диагностические наборы признаков и улучшать качество классификации.
Fastdtw: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. Кузнецов М. П., Ивкин Н. П. Алгоритм классификации временных рядов акселерометра по комбинированному признаковому описанию.
Карасиков М. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей . Предлагается не стоить прогностическую модель, а спрогнозировать ее, то есть предсказать структуру аппроксимирующей суперпозиции. Вводится класс рассматриваемых суперпозиций, и на множестве таких структурных описаний проводится поиск локально- оптимальной модели для рассматриваемой задачи. Задача состоит в 1) поиске подходящего структурного описания модели 2) описания алгоритма поиска той структуры, которая будет соответствовать оптимальной модели 3) описания алгоритма обратного построения модели по ее структурному описанию. Предлагается сначала использовать синтетические данные или сразу применить алгоритм к прогнозированию временных рядов 1) потребления электроэнергии 2) физической активности с последующим анализом получающихся структур. Варфоломеева Выбор признаков при разметке библиографических списков методами структурного обучения, 2. Предлагается попробовать повторить эксперимент А.
Варфоломеевой для другого структурного описания, чтобы понять, что происходит. Поэтому структурным описанием такой суперпозиции может являться ее DFS- code. Это строка, состоящая из меток вершин, записанных в порядке обхода дерева поиском в глубину.
Зная арности соответствующих алгебраических функций, можем любой такой DFS- code восстановить за O(n) и получить обратно суперпозицию функций.