Участник:Kropotov
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(12 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 3: | Строка 3: | ||
{| style="border:0px;" | {| style="border:0px;" | ||
|- | |- | ||
- | |[[Изображение: | + | |[[Изображение:KropotovFace2.jpg|100px]] |
|'''Кропотов Дмитрий Александрович''' | |'''Кропотов Дмитрий Александрович''' | ||
- | + | <imagemap> | |
- | + | Image:Envelope.jpg | |
- | + | default [[Служебная:EmailUser/Kropotov|Написать письмо]] | |
+ | desc none | ||
+ | </imagemap> | ||
|} | |} | ||
== Научные интересы == | == Научные интересы == | ||
- | Байесовские методы машинного обучения | + | * Байесовские методы машинного обучения |
+ | * Методы обучения и вывода в графических моделях | ||
+ | * Методы оптимизации в машинном обучении | ||
+ | * Практический интеллектуальный анализ данных | ||
- | == | + | == Избранные публикации == |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | ||
- | + | * Кропотов Д.А. ''Эффективный метод обучения L1-регуляризованной байесовской линейной регрессии'', ИОИ-2012 [http://mmro.ru/files/2012-iip-09.pdf link] | |
+ | * D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. ''Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data'' // ACML 2010. [http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v13/ link] | ||
+ | * A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. ''3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas'' // Lecture Notes in Bioinformatics, Vol. 6160, Springer, 2010, pp. 291-303. [http://www.springerlink.com/content/978-3-642-14570-4 link] | ||
+ | * Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. ''Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений'' // ЖВМиМФ, т. 50, №4, 2010, с. 1-14. [http://www.springerlink.com/content/p3j0060km3357131/ link] | ||
+ | * Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных'' // ММРО-2009. [[Media:Kropotov09_MMRO_Multitracking.pdf|(PDF, 832 Кб)]] | ||
+ | * D.Kropotov, D.Vetrov. ''General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence'' // PRIA, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455. [http://www.springerlink.com/content/w1722x4387p64334/ link] | ||
+ | * E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. ''Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents'' // PRIA, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622. [http://www.springerlink.com/content/a50g36n04m4066n8/ link] | ||
+ | * D. Kropotov, D. Vetrov. ''An Automatic Relevance Determination Procedure Based on Akaike Information Criterion for Linear Regression Problems'' // ICML Workshop on Sparse Optimization and Variable Selection, 2008. [http://irina.rish.googlepages.com/schedule link] | ||
+ | * Kropotov D., Vetrov D. ''On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning'' // ICML 2007. [http://oregonstate.edu/conferences/event/icml2007/paperlist.html link] | ||
+ | * Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов'' // ЖВМиМФ, том 47, №8, 2007 [http://www.springerlink.com/content/r34m75848260m358/ link] | ||
== Учебные курсы == | == Учебные курсы == | ||
- | + | * Курс [[Бммо|«Байесовские методы машинного обучения»]]<br> | |
- | Спецкурс [[ | + | * Курс [[ГМ|«Графические модели»]]<br> |
- | Спецсеминар [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|«Байесовские методы машинного обучения»]] | + | * Курс [[MOTP|«Математические основы теории прогнозирования»]]<br> |
+ | * Курс [[па|«Прикладная алгебра»]]<br> | ||
+ | * Спецкурс [[Момо|«Методы оптимизации в машинном обучении»]]<br> | ||
+ | * Спецсеминар [[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|«Байесовские методы машинного обучения»]] | ||
<!-- | <!-- |
Текущая версия
Кропотов Дмитрий Александрович |
Научные интересы
- Байесовские методы машинного обучения
- Методы обучения и вывода в графических моделях
- Методы оптимизации в машинном обучении
- Практический интеллектуальный анализ данных
Избранные публикации
- Кропотов Д.А. Эффективный метод обучения L1-регуляризованной байесовской линейной регрессии, ИОИ-2012 link
- D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data // ACML 2010. link
- A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. 3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas // Lecture Notes in Bioinformatics, Vol. 6160, Springer, 2010, pp. 291-303. link
- Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений // ЖВМиМФ, т. 50, №4, 2010, с. 1-14. link
- Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных // ММРО-2009. (PDF, 832 Кб)
- D.Kropotov, D.Vetrov. General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence // PRIA, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455. link
- E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents // PRIA, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622. link
- D. Kropotov, D. Vetrov. An Automatic Relevance Determination Procedure Based on Akaike Information Criterion for Linear Regression Problems // ICML Workshop on Sparse Optimization and Variable Selection, 2008. link
- Kropotov D., Vetrov D. On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning // ICML 2007. link
- Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов // ЖВМиМФ, том 47, №8, 2007 link