ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
Войти
Логин:
Пароль:
Забыли пароль?
научная деятельность
структура институтаобразовательные проектыпериодические изданиясотрудники институтапресс-центрконтакты
русский | english

Структурные модели и глубинное обучение

Совместный семинар ИППИ РАН и Сколтеха 

11 октября (вторник), 1830, аудитория 615 ИППИ РАН 
 
Ермек Капушев (Сколтех, ИППИ)
 
Deep Gaussian Processes

Gaussian processes is a powerful tool for regression and classification. However, for more complex and abstract data sets deep architectures have proven to be more efficient. In the seminar we will discuss how GP-based deep architecture can be implemented. We will consider different approaches to learning model parameters: expectation propagation, variational inference and its autoencoded version. The resulting model is no longer a Gaussian Process, but allows to learn much more complex interactions between data. Such fully Bayesian treatment allows to model complicated data even when the data set is scarce, in contrast to deep networks which usually require large data sets. Some applications of the model to artificial and real data sets will also be considered.
11.10.2016 |
 

 

© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук, 2024
Об институте  |  Контакты  |  Противодействие коррупции