Нейробайесовские методы. Семинар 6. f-GANs
Курс нейробайесовских методов в машинном обучении Семинар 6 f-GANs Семинарист: Аланов Айбек Ссылка на плейлист "Нейробайесовские ...
Группа ММП
Константин Бурлаченко(NVIDIA) "CART и деревья решений"
https://github.com/burlachenkok/presentations_bruziuz/tree/master/decision_trees/mpti.
Optimization and Statistics in MIPT
Машинное обучение 2, лекция 11 — задача ранжирования
Курс «Машинное обучение 2», ПМИ ФКН ВШЭ Лектор — Евгений Соколов Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_2 Все видео курса: ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
О машинном обучении, нейросетях и байесовских методах
Спикер: Александр Новиков, ФКН.
ФКН ВШЭ
Аббасов Меджид Эльхан оглы
... математика и математическая кибернетика Тема: «Экзостеры и коэкзостеры в недифференцируемой оптимизации» Дата и время: 12.09.2019, 15:00 ...
Защиты диссертаций в СПбГУ
Семинар института системного программирования под руководством академика РАН А.И. Аветисяна.
Докладчик: Хохлов Николай Игоревич, к.ф.-м.н., заведующий кафедрой информатики и вычислительной математики МФТИ, старший научный ...
UNICFD LAB
Машинное обучение 2, лекция 1 — ядра
Курс «Машинное обучение 2», ПМИ ФКН ВШЭ Лектор — Евгений Соколов Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_2 Все видео курса: ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
[Открытые лекции] Дифференцируемое программирование на основе нейросетей
Антон Осокин, ведущий научный сотрудник Лаборатории компании Samsung За последние несколько лет технологии глубинного обучения позволили ...
ФКН ВШЭ
Лекция 2. Р.В. Шамин. Решение задач статики и кинематики с помощью метода имитации отжига
Лекционные курсы Научно-образовательного центра МИАН Лекция 2. Р.В. Шамин. Решение задач статики и кинематики с помощью метода имитации ...
МЦМУ МИАН
Сириус.Дома: Знакомство с негладкой оптимизацией
Еще Леонард Эйлер отмечал, что в мире не происходит ничего, «в чем бы не был виден смысл какого-нибудь максимума или минимума». С задачами ...
Образовательный центр "Сириус"
Машинное обучение 2 — семинар 8, группа 182
Преподаватель — Евгений Соколов Курс «Машинное обучение 2», ПМИ ФКН ВШЭ Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_2 Все ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Машинное обучение 1 — семинар 4, группа 187
Преподаватель — Аким Цвигун Курс "Машинное обучение 1", программа "Прикладная математика и информатика", НИУ ВШЭ Все видео курса: ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Лекция 8. Задачи с регуляризацией, проксимальный градиентный спуск
Задачи с регуляризацией, проксимальный оператор. Проксимальный градиентный спуск и FISTA. Метод проекции градиента как частный случай ...
Optimization and Statistics in MIPT
[DeepBayes] День 1, лекция 1. Евгений Соколов. Обзор нейросетевых архитектур
ФКН ВШЭ
Семинар. Регуляризация в линейной регрессии
Занятие ведёт Артём Ямалутдинов. --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего ...
Deep Learning School
Прикладное машинное обучение. Семинар 10. Policy Gradient
Семинарист: Радослав Нейчев Монтировал: Роман Климовицкий.
Лекторий ФПМИ
Лекция 1 | Рекомендательные системы | Евгений Соколов | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Рекомендательные системы: классические и нейросетевые подходы | Лектор: Евгений Соколов | Организатор: CSClub Смотрите это ...
Лекториум
Phygital Days \ В. Кондаратцев "Основы нейронного рендеринга"
1-й день Phygital days 2.0. Workshop на тему "Нейронного рендеринга". Спикер - Вадим Кондаратцев (PHYGITALISM / MAI) Материалы: - Презентация с ...
PHYGITALISM
Методы сжатия и передачи медиаданных – лекция 1
Курс "Методы сжатия и передачи медиаданных", программа "Прикладная математика и информатика", НИУ ВШЭ Преподаватель – Бардуков А. Все ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Доклад 9. Богдан Славко. E. Jacquier, N.G. Polson, P.E. Rossi.
Доклад 9. Богдан Славко. E. Jacquier, N.G. Polson, P.E. Rossi. Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Models. Journal of Business & Economic Statistics.
Роман Куцев
Магистерская программа «Технологии суперкомпьютерного моделирования сложных технических систем»
Там, где человеку для вычислений нужны десятки тысяч лет, суперкомпьютер обойдется одной секундой. А узнать, как они это делают, и научиться ...
МАИ
Теорема Вейерштрасса
Теорема Вейерштрасса (о монотонной ограниченной последовательности).
Vladislav Alexeev
Прикладное машинное обучение 11. Sequence Learning.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
Прикладное машинное обучение. Семинар 9. Approximate Q-learning.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
Линейная алгебра и геометрия, ПМИ 205 — семинар 24
Преподаватель — Роман Авдеев Курс "Линейная алгебра и геометрия", бакалаврская программа "Прикладная математика и информатика" НИУ ВШЭ, ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Лекция 7. Deep Learning for Data with Sequence Structure
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016.
Data Mining in Action
ТМШ V: Лекция В.Ю. Протасова 21 июня 2013
В.Ю. Протасов «Совместный спектральный радиус» Подробности: https://sites.google.com/site/traditionalschool/about.
Optimization and Statistics in MIPT
Введение в анализ данных, лекция 8 — линейная классификация, метрики качества классификации
Курс "Введение в анализ данных", майнор "Интеллектуальный анализ данных", НИУ ВШЭ Лектор — Евгений Соколов Страничка курса: ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Машинное обучение 9. Нейросети, часть 1
Лекция 9.04.2019 Лектор: Радослав Нейчев Ссылка на материалы: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt (слайды можно найти в соответствующей неделе) ...
Лекторий ФПМИ
Прикладное машинное обучение. Семинар 11. RL for seq2seq.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
Байесовский выбор моделей. Смесь моделей. Смесь экспертов. Обучение с Экспертами.
Пятая лекция по курсу Интеллектуальный анализ данных.
Machine Learning
Случайные процессы 6. Интегрируемость случайных поцессов.
Лекция от 13.03.2020 Лектор - Гасников Александр Владимирович Съёмка - Цвик Григорий Монтаж - Рида Забирова.
Лекторий ФПМИ
ISP RAS — 25 years of development and growth
ISP RAS — 25 years of development and growth (ISPRASOPEN-2019, plenary session) * Арутюн Аветисян ------------- English version of ...
Stas Fomin
Прикладное машинное обучение 10. Policy gradient.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
Deep Learning на пальцах 14 - Еще RL
Курс: http://dlcourse.ai Слайды: https://www.dropbox.com/s/gv6pc7v26jw8e8i/Lecture%2014%20-%20More%20RL%20-%20annotated.pdf?dl=0.
sim0nsays
ИСП РАН — 25 лет развития и роста
ИСП РАН — 25 лет развития и роста (ISPRASOPEN-2019, пленарная сессия) * Арутюн Аветисян -------------
Stas Fomin
11. "Сегментация", Михаил Романов
В этой лекции Михаил рассмотрит архитектуры Fully Convolutional Network, U-Net, U-Net-on-Steroids, RefineNet, PSP Net, разберет их логику и ...
IT Академия Samsung
[ДОД 2020] О ФКН, поступлении в магистратуру и особенностях обучения в НИУ ВШЭ
11 апреля 2020 Запись трансляции Дня открытых дверей ФКН НИУ ВШЭ. ФКН: https://cs.hse.ru.
ФКН ВШЭ
Введение в анализ данных, лекция 7.5 — измерение ошибки в задачах регрессии и классификации
Курс "Введение в анализ данных", майнор "Интеллектуальный анализ данных", НИУ ВШЭ Лектор — Евгений Соколов Страничка курса: ...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Reward Learning for Efficient Reinforcement Learning in Extractive Document Summarisation
Процесс построения summary (краткого содержания) документа - это процесс последовательного принятия решений. Можно принимать их при помощи ...
Speechpro Reading club
Как правильно утилизировать отходы из кожи и меха
Сегодня вечер среды, а это значит — новый выпуск программы «Среда с Петросяном». На этот раз говорим о кожаных и меховых отходах. Смотрите ...
Энергия из Отходов
Прикладное машинное обучение. Семинар 14. Дистилляция, квантование.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
