Вход для сотрудников

Семинары ИМ СО РАН

Заседания семинаров

14.30 ч., Google Meet

Алексей Кондратьев, Василий Гусев, Иван Самойленко, Александр Нестеров (Санкт-Петербург, ВШЭ)
Международная лаборатория теории игр и принятия решений.
Направления исследований и основные результаты.

16.20 ч., к. 344, ИМ

П. А. Кайдаш
Коалиции и полином супердоминирования графа.

18.10 ч., новый корпус НГУ, ауд. 5218

А. А. Симонов, М. В. Нещадим, А. Н. Бородин
Конструкции квандлов над группами и кольцами.

16.30 ч., к. 344, ИМ

Алексей Альбертович Гальт, Всеволод Юрьевич Губарев
Операторы Роты-Бакстера на знакопеременных группах.

18.10 ч., ауд. 417, ИМ

Н. А. Баженов (выступает), М. Мустафа
On learning families of ideals in lattices and Boolean algebras.

10.00 ч., к. 417, ИМ

Артём Павлович Ковалевский
Статистическая атрибуция текстов (на примере десятой главы "Евгения Онегина").

АннотацияСтатистические методы атрибуции текста бурно развиваются в последние годы. Метод авторского инварианта и метод дельты Бёрроуза используют частоты появления слов в тексте. Статистика Хмелёва основана на анализе частот появления сочетаний букв, в ее основе лежит модель цепи Маркова. Эти методы применяются к восьми главам “Евгения Онегина” и трем реконструкциям десятой главы. По результатам исследования создан пакет прикладных программ, позволяющий анализировать близость текстов по перечисленным критериям и предлагать варианты атрибуции на основании библиотеки авторов. Соавторы: Е. А. Булгакова, Б. Т. Бэк, В. Е. Веселов, Р. С. Ишков, А. П. Ковалевский, Т. Р. Куснатдинов, А. Е. Лукьянов, А. С. Попов, Т. В. Прасолов, Е. Н. Савинкина, А. А. Тарасенко, А. С. Тарасенко, П. И. Тесемников, Т. В. Ускова, Д. Ю. Цыбульский, А. А. Шмаков.
12.00 ч., ауд. 417, ИМ

Антон Тарасенко
По монографии F. Orabona "A modern introduction to online learning" (2019).

Аннотация Мы поговорим об онлайн-оптимизации с точки зрения характеристики качества Regret. Разбор будет идти по монографии F. Orabona "A modern introduction to online learning" (2019). На простых примерах мы разберём идею данной характеристики и приведём её оценки в простом случае и случаях разобранных ранее при разборе субградиентного спуска. После этого мы разберём случаи игры с противником в моделях "обучение с экспертами" и "многорукий бандит".
18.00 ч., ауд. 5273, НГУ

Роман Потемин, DS в Сбер, студент 4 курса ММФ НГУ, н.р. И. Ю. Бондаренко
Named Entity Recognition: прикладные задачи и исследования.

Аннотация

Распознавание именованных сущностей (NER). Постановка задачи: плоские и вложенные сущности, мультиязычные задачи, задачи с «грубым» и «подробным» уровнем сущностей. Описаны прикладные задачи и их решения, последние результаты исследований (SOTA). Приведены результаты решения задачи в разных постановках с помощью больших языковых моделей (LLM, gpt-like модели) + исследование докладчика.

Дополнительно (по необходимости в ходе доклада)
Теоретический минимум по трансформерам, задачи оптимизации, LoRA.

Список семинаров

***

В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.

На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.

Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.

***

Семинары ИМ СО РАН