Заседания семинаров
Антон Тарасенко
Разбор книги Александра Гасникова "Algorithmic Stochastic Convex Optimization".
Аннотация
Мы кратко ознакомимся с разделом 1.3, содержащим заключительные замечания. Затем перейдем ко второй главе, где рассмотрим метод стохастического субградиента.Иван Бондаренко (Лаборатория прикладного ИИ, НГУ)
О переносе знаний из предметной области в глубокую нейросеть с помощью иерархического многозадачного обучения.
Дубинин В. Н. (Институт прикладной математики ДВО РАН)
Граничное искажение и производная Шварца однолистной функции в круговом кольце.
Zoom
Идентификатор конференции: 912 824 7824
Код доступа: 31415926
А. И. Кожанов (ИМ СО РАН, Новосибирск)
Задача Самарского-Ионкина для дифференциальных уравнений в частных производных.
Шперлинг Софья
Реферат статьи:
Sifan Cai, Jie Deng, Loo Hay Lee, Ek Peng Chew, Haobin Li,
Heuristics for the two-dimensional irregular bin packing problem with limited rotations,
Computers & Operations Research, Volume 160, (2023), DOI.
В. Б. Бериков
Об одном подходе к решению задач машинного обучения со «слабо» размеченными данными.
Аннотация
В докладе рассматриваются задачи машинного обучения в случае, когда разметка является неполной и/или неточной (weakly supervised learning) и имеет большой объем. Эти задачи возникают в случае, когда полная разметка данных требует значительных затрат. В то же время, неразмеченная и «слабо» размеченная часть выборки может дать дополнительную информацию о структуре данных, повысив тем самым качество прогноза. Обсуждается подход, основанный на методе регуляризации многообразия с применением малоранговых матричных операций и ансамблевых метрик сходства. Демонстрируются примеры использования развиваемого подхода.
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.
