Графические модели (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Лобачева, №6)
 
(31 промежуточная версия не показана)
Строка 1: Строка 1:
-
__NOTOC__
+
#REDIRECT [[Графические модели (курс лекций)/2015]]
-
 
+
-
{{notice|Внимание! Экзамен по курсу состоится 16 июня (воскресенье) в ауд. 579, начало в 11-00. Консультация к экзамену пройдет 15 июня (суббота), начало в 15-00, сбор у ауд. 526б.}}
+
-
 
+
-
{|border = "0"
+
-
| valign="top"|[[Изображение:Mrf.jpg|300px]]
+
-
| valign="top"|Курс посвящен математическим методам обработки информации, основанных на использовании внутренних взаимосвязей в данных и их последующем анализе. Эти методы широко используются при решении задач из разных прикладных областей, включая обработку изображений и видео, анализ социальных сетей, распознавание речи, машинное обучение. До 2011 года курс читался как спецкурс [[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011|«Структурные методы анализа изображений и сигналов»]].
+
-
 
+
-
Целью курса является освоение математического аппарата для работы с графическими моделями. Предполагается, что в результате прохождения курса студенты обретут навыки самостоятельного построения графических моделей для решения задач из различных прикладных областей; будут способны решать задачи настройки параметров графических моделей по данным, определять подходящую структуру графической модели, выбирать методы, наиболее эффективные для работы с построенной моделью; получат опыт применения графических моделей для различных задач анализа изображений, сигналов, сетей.
+
-
|}
+
-
 
+
-
Лектор: [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]],
+
-
 
+
-
Семинарист: [[Участник:Anton|А.А. Осокин]],
+
-
 
+
-
Ассистент: [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]].
+
-
 
+
-
Вопросы и комментарии по курсу можно оставлять на вкладке «Обсуждение» к этой странице или направлять письмом по адресу ''bayesml@gmail.com''. При этом в название письма просьба добавлять [ГМ13].
+
-
 
+
-
== Расписание занятий ==
+
-
 
+
-
В 2013 году курс читается на факультете [[ВМиК]] МГУ по пятницам в ауд. 526б, начало в 12-50 и в 16-20.
+
-
 
+
-
{| class="standard"
+
-
!Дата||Занятие||Материалы
+
-
|-
+
-
|8 февраля 2013 || Лекция 1 «Введение в курс. Байесовские рассуждения.» || rowspan=3|[[Media:GM13_1.pdf|Презентация (pdf)]] по байесовским рассуждениям и графическим моделям
+
-
|-
+
-
|15 февраля 2013 || Семинар 1 «Правила работы с вероятностями, байесовские рассуждения.»
+
-
|-
+
-
|15 февраля 2013 || Лекция 2 «Графические модели: байесовские и марковские сети»
+
-
|-
+
-
|22 февраля 2013 || Семинар 2 «Фактор-графы, задачи вывода в ГМ, решение практических задач с помощью ГМ» || [[Media:GM_applied_tasks.pdf|Презентация (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|22 февраля 2013 || Лекция 3 «Алгоритм Belief Propagation (BP) для вывода в ациклических графических моделях. Алгоритм Loopy BP.» || [[Media:SMAIS-2011-BP.pdf|Конспект по алгоритмам передачи сообщений (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|1 марта 2013 || Семинар 3 «Алгоритмы передачи сообщений. Коды с малой плотностью проверок на чётность (LDPC-коды)» || [http://ru.wikipedia.org/wiki/LDPC LDPC-коды] в Википедии
+
-
|-
+
-
|1 марта 2013 || Лекция 4 «Скрытые марковские модели. Алгоритм сегментации сигнала, обучение с учителем.» || [[Media:GM12_3.pdf|Презентация (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|15 марта 2013 || Семинар 4 «Скрытые марковские модели» ||
+
-
|-
+
-
|15 марта 2013 || Лекция 5 «ЕМ-алгоритм. Обучение скрытых марковских моделей без учителя.» || [[Media:GM13_em_hmm_unsupervised.pdf|Презентация (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|22 марта 2013 || Семинар 5 «Матричные вычисления» || [[Media:Matrix-Gauss.pdf|Конспект по матричным вычислениям и нормальному распределению (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|22 марта 2013 || Лекция 6 «Линейные динамические системы. Фильтр Калмана. Расширенный фильтр Калмана.» || [[Media:LDS.pdf|Конспект по ЛДС (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|29 марта 2013 || Семинар 6 «Контрольная по матричным вычислениям. ЕМ-алгоритм» ||
+
-
|-
+
-
|29&nbsp;марта&nbsp;2013 || Лекция 7 «Алгоритмы на основе разрезов графов, <tex>\alpha</tex>-расширение.» || [[Media:Lecture6.pdf| Презентация (pdf)]], [[Media:GM_graphCuts.pdf‎|Конспект по разрезам графов (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|5&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Семинар 7 «Алгоритмы разрезов графов» ||
+
-
|-
+
-
|5&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Лекция 8 «Алгоритм Tree-ReWeighted Message Passing (TRW) для вывода в циклических графических моделях»
+
-
|| [[Media:TRW.pdf| Конспект по TRW (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|12&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Семинар 8 «Двойственное разложение» ||
+
-
|-
+
-
|12&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Лекция 9 «Структурный метод опорных векторов (SSVM)» || [[Media:SMAIS11_SSVM.pdf|Конспект по SSVM (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|19&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Семинар 9 «Разбор практического задания по SSVM» ||
+
-
|-
+
-
|19&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Лекция 10 «Методы Монте Карло по схеме марковских цепей (MCMC)» || [[Media:MCMC.pdf|Конспект по MCMC (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|26&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Лекция 11 «Вариационный вывод» || [[Media:Variational_inference.pdf|Конспект по вариационному выводу (pdf)]]
+
-
|-
+
-
|26&nbsp;апреля&nbsp;2013 || Семинар 10 «Методы MCMC и вариационный вывод» ||
+
-
|-
+
-
|17&nbsp;мая&nbsp;2013 || Семинар 11 «Контрольная по вариационному выводу» ||
+
-
|-
+
-
|17&nbsp;мая&nbsp;2013 || Лекция 12 «Байесовский подход для выбора графической модели» ||
+
-
|-
+
-
|}
+
-
 
+
-
== Экзамен ==
+
-
На экзамене при подготовке билета разрешается пользоваться любыми материалами. Экзамен можно сдавать и в случае отсутствия сдачи некоторых практических заданий.
+
-
 
+
-
[[Media:GM13_exam_questions.pdf|Вопросы к экзамену + теоретический минимум (pdf)]]
+
-
 
+
-
== Практические задания ==
+
-
 
+
-
Задание 1. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1| «Байесовские рассуждения»]].
+
-
 
+
-
Задание 2. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2| «Алгоритм Loopy Belief Propagation для LDPC-кодов»]].
+
-
 
+
-
Задание 3. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 3| «Авторегрессионная скрытая марковская модель для сегментации сигналов»]].
+
-
 
+
-
Задание 4. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 4| «Алгоритмы минимизации энергии для задачи стерео»]].
+
-
 
+
-
Задание 5. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5| «Структурное обучение»]].
+
-
 
+
-
Задание 6. [[Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6| «Модель Изинга»]].
+
-
 
+
-
== Домашние задания ==
+
-
 
+
-
Задание 1. [[Media:GM13_homework_matrix.pdf|Матричные вычисления (pdf)]]
+
-
 
+
-
Задание 2. [[Media:GM13_homework_variational.pdf|Вариационный вывод (pdf)]]
+
-
 
+
-
== Оценки по курсу ==
+
-
 
+
-
{|class = "standard"
+
-
! rowspan=2|№ п/п !! rowspan=2|Студент !! colspan=6|Практические задания (макс.балл) !! colspan=2|Контрольные (макс.балл) !! colspan=5|Семинары !! rowspan=2|Сумма !! rowspan=2|Экзамен !! rowspan=2|Оценка
+
-
|-
+
-
! №1(3) !! №2(4) !! №3(3) !! №4(4) !! №5(6) !! №6(5) !! №1(2.5) !! №2(2.5) !! №2 !! №3 !! №4 !! №6 !! №10
+
-
|-
+
-
| align="center"|1 || Березин Алексей || <!--З1--> align="center"| 2.8 || <!--З2--> align="center"|3.8 || <!--З3--> align="center"| -10|| <!--З4--> align="center"| 1.2 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0.83 || <!--К2--> align="center"|0 || <!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-20.87 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|2 ||[[Участник:Borman|Борисов Михаил]] || <!--З1--> align="center"| -0.4 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0.83 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|-0.5 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-50.07 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|3 || Гавриков Михаил || <!--З1--> align="center"| 2.4 || <!--З2--> align="center"|3.5 || <!--З3--> align="center"| 1.4 || <!--З4--> align="center"| 3.3 || <!--З5--> align="center"|4.6 || <!--З6--> align="center"| 3.6 || <!--К1--> align="center"|0.83 || <!--К2--> align="center"|1.67 ||<!--С2--> align="center"|1 || <!--С3--> align="center"|1 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|23.3 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|4 || Зак Евгений || <!--З1--> align="center"| 2.5 || <!--З2--> align="center"|2.0 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-35.5 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|5 || Исмагилов Тимур || <!--З1--> align="center"| 2.4 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0.83 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|0.5 || <!--С4--> align="center"| 0.5 || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-45.27 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|6 || Кондрашкин Дмитрий || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|4.0 || <!--З3--> align="center"|2.5 || <!--З4--> align="center"| 4.2 || <!--З5--> align="center"| 6.5 || <!--З6--> align="center"| 4.8 || <!--К1--> align="center"|1.25 || <!--К2--> align="center"|2.5 ||<!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|0.5 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| 0.5 || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|30.25 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|7 || [[Участник:Kuraga|Куракин Александр]] || <!--З1--> align="center"| 2.5 || <!--З2--> align="center"|2.1 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-0.5 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-25.9 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|8 || Лобачева Екатерина || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|3.9 || <!--З3--> align="center"|3.3 || <!--З4--> align="center"| 3.8 || <!--З5--> align="center"| 5.1 || <!--З6--> align="center"| 3.1 || <!--К1--> align="center"|2.5 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|1 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|26.2 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|9 || Любимцева Мария || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|3.9 || <!--З3--> align="center"|0.8 || <!--З4--> align="center"| 1.4 || <!--З5--> align="center"| 3.9 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0.83 || <!--К2--> align="center"|1.88 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|5.71 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|10 || Малышева Екатерина || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|4.0 || <!--З3--> align="center"|2.2 || <!--З4--> align="center"| 3.6 || <!--З5--> align="center"| 5.8 || <!--З6--> align="center"| 4.3 || <!--К1--> align="center"|1.67 || <!--К2--> align="center"|1.88 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|26.45 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|11 || Морозова Дарья || <!--З1--> align="center"|-10 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"| -10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0 || <!--К2--> align="center"|0.42 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-59.58 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|12 || [[Участник:Nizhibitsky|Нижибицкий Евгений]] || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|4.0 || <!--З3--> align="center"|2 || <!--З4--> align="center"| 3.8 || <!--З5--> align="center"| 6.5 || <!--З6--> align="center"| 4.5 || <!--К1--> align="center"|1.67 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|1 || <!--С4--> align="center"| 0.5 || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|26.97 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|13 || [[Участник:Novikov|Новиков Максим]] || <!--З1--> align="center"| 2.5 || <!--З2--> align="center"|2.9 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|0 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0.5 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-36.1 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|14 || Огнева Дарья || <!--З1--> align="center"| 2.6 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|1.67 || <!--К2--> align="center"|0.42 ||<!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|1 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|-43.81 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|15 || [[Участник:MoRandi91|Остапец Андрей]] || <!--З1--> align="center"| 2.8 || <!--З2--> align="center"|3.4 || <!--З3--> align="center"| || <!--З4--> align="center"| 3.5 || <!--З5--> align="center"| 4.5 || <!--З6--> align="center"| 5 || <!--К1--> align="center"|0 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|0.5 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"| || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|16 || Потапенко Анна || <!--З1--> align="center"| 3 || <!--З2--> align="center"|3.8 || <!--З3--> align="center"|2 || <!--З4--> align="center"| 4.2 || <!--З5--> align="center"| 7 || <!--З6--> align="center"| 4.3 || <!--К1--> align="center"|1.67 || <!--К2--> align="center"|1.46 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"|27.43 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|17 || [[Участник:Peter Romov|Ромов Петр]] || <!--З1--> align="center"|-10 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|1.67 || <!--К2--> align="center"|0.83 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> align="center"|-0.5 || <!--S--> align="center"|-58 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|18 || [[Участник:Newo|Фонарев Александр]] || <!--З1--> align="center"| 1.7 || <!--З2--> align="center"|-10 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-10 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|2.5 || <!--К2--> align="center"|0.42 ||<!--С2--> align="center"|0 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> align="center"|-0.5 || <!--S--> align="center"|-45.88 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
| align="center"|19 || Шаймарданов Ильдар || <!--З1--> align="center"| 2.9 || <!--З2--> align="center"|3.3 || <!--З3--> align="center"|-10 || <!--З4--> align="center"|-0.5 || <!--З5--> align="center"|-10 || <!--З6--> align="center"|-10 || <!--К1--> align="center"|2.5 || <!--К2--> align="center"|0 ||<!--С2--> align="center"|1 || <!--С3--> align="center"|0 || <!--С4--> align="center"| || <!--С5--> align="center"| || <!--C10--> || <!--S--> align="center"| -20.8 || <!--E--> align="center"| || <!--M--> align="center"|
+
-
|-
+
-
|}
+
-
 
+
-
== Система выставления оценок по курсу ==
+
-
 
+
-
# При наличии несданных заданий максимальная возможная оценка за курс — это «удовлетворительно».
+
-
# Необходимым условием получения положительной оценки за курс является сдача устного экзамена не менее чем на оценку «удовлетворительно».
+
-
# Итоговая оценка вычисляется по формуле <tex>Mark = \frac{Oral*6+HomeWork+Quiz+Bonus}{12}</tex>, где Oral — оценка за устный экзамен (0, 3, 4, 5), HomeWork — баллы, набранные за практические задания (см. таблицу выше), Quiz - пятибалльная оценка за контрольные работы, Bonus - показатели работы студента на семинаре (в частности, результаты написания проверочных работ, см. таблицу выше), Mark — итоговая оценка по 5-балльной шкале. Нецелые значения округляются в сторону ближайшего целого, <b>превосходящего</b> дробное значение. Максимальный балл за HomeWork равен 25.
+
-
# На экзамене студент может отказаться от оценки и пойти на пересдачу, на которой может заново получить Oral.
+
-
# За каждое несданное задание выставляется минус 10 баллов в баллы по заданиям (допускаются отрицательные значения).
+
-
# Если на экзамене итоговая оценка оказывается ниже трех, то студент отправляется на пересдачу. При этом оценка Oral, полученная на пересдаче, <b>добавляется</b> к положительной (три и выше) оценке Oral, полученной на основном экзамене и т.д. до тех пор, пока студент не наберет на итоговую оценку «удовлетворительно» (для итоговых оценок выше «удовлетворительно» оценки Oral не суммируются).
+
-
# Студент может досдать недостающие практические задания в любое время. При этом проверка задания гарантируется только в том случае, если задание сдано не позднее, чем за неделю до основного экзамена или пересдачи.
+
-
# Штраф за просрочку сдачи заданий начисляется из расчета 0.1 балла в день, но не более 5 баллов.
+
-
# В случае успешной сдачи всех практических заданий студент получает возможность претендовать на итоговую оценку «хорошо» и «отлично». При этом экзамен на оценку Oral может сдаваться до сдачи всех заданий (оценки Oral в этом случае <b>не суммируются</b>).
+
-
# Экзамен на оценку Oral сдается либо в срок основного экзамена, либо в срок официальных пересдач.
+
-
 
+
-
<!--
+
-
== Программа курса ==
+
-
 
+
-
=== Введение в курс и понятие графических моделей. Байесовские и марковские сети. ===
+
-
 
+
-
Обзор курса. Задачи анализа структурированных данных. Представление зависимостей между объектами в виде графов. Байесовские сети. Элементарные способы работы с байесовскими сетями. Марковские сети. Потенциалы на кликах. Примеры использования марковских сетей для анализа изображений.
+
-
 
+
-
''Ликбез: независимость случайных событий. Условная вероятность. Условная независимость.''
+
-
 
+
-
[http://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_models Статья в Википедии по графическим моделям]
+
-
 
+
-
{|
+
-
|<videoflash type="vimeo">7348738</videoflash>
+
-
|<videoflash type="vimeo">7517616</videoflash>
+
-
|}
+
-
 
+
-
[[Media:Lecture1 GM.pdf|Презентация лекции (PDF, 1.01 Мб)]]
+
-
 
+
-
=== Точные методы вывода в ациклических графических моделях: Алгоритм Belief Propagation. ===
+
-
 
+
-
Поиск наиболее вероятной конфигурации ацикличной марковской сети с помощью алгоритма Belief Propagation (динамическое программирование). Интерфейс передачи сообщений. Подсчет мин-маргиналов. Поиск маргинальных распределений для графических моделей в форме дерева. Использование произвольных полукольцевых операций в графических моделях.
+
-
 
+
-
[[Media:SMAIS-2011-BP.pdf| Конспект лекции (PDF, 64 Кб)]]<br>
+
-
[http://en.wikipedia.org/wiki/Belief_propagation Статья в Википедии про алгоритм Belief Propagation]
+
-
 
+
-
=== Скрытые марковские модели (СММ). Алгоритм сегментации сигнала ===
+
-
 
+
-
Примеры задач сегментации сигналов. Обучение СММ с учителем. Поиск наиболее вероятной последовательности состояний (алгоритм Витерби).
+
-
 
+
-
=== Линейные динамические системы. Фильтр Калмана ===
+
-
 
+
-
Свойства многомерного нормального распределения. Задача сопровождения объекта. Линейные динамические системы, фильтр Калмана. Обучение параметров линейной динамической системы с учителем. Расширенный фильтр Калмана, пример использования.
+
-
 
+
-
[[Media:GM12_4.pdf|Конспект лекции (PDF, 281Кб)]]
+
-
 
+
-
=== Обучение СММ без учителя ===
+
-
 
+
-
ЕМ-алгоритм и его использование в анализе графических моделей. Алгоритм Баума-Уэлша для подсчета условного распределения скрытой переменной в отдельной точке. ЕМ-алгоритм для обучения СММ без учителя. Особенности численной реализации на ЭВМ. Модификации СММ (СММ высших порядков, факториальные СММ, многопоточные СММ, СММ ввода-вывода). Примеры использования СММ.
+
-
 
+
-
[[Media:lecture5.pdf|Презентация (PDF, 1.2Мб)]]
+
-
 
+
-
=== Алгоритмы на основе разрезов графов ===
+
-
 
+
-
Энергетическая формулировка задач компьютерного зрения. Разрезы графов, алгоритмы нахождения максимального потока. Интерактивная сегментация изображений. Энергия, которую можно минимизировать с помощью разрезов графов. Приближенная минимизация энергии с помощью алгоритма альфа-расширения.
+
-
 
+
-
[[Media:Lecture6.pdf| Презентация (PDF, 618 Кб)]]
+
-
 
+
-
=== Приближенные методы вывода в графических моделях: Tree-ReWeighted Message Passing (TRW). ===
+
-
 
+
-
ЛП-релаксация задачи байесовского вывода. Двойственное разложение. Независимость алгоритма TRW от способа разбиений на деревья. Свойства алгоритма TRW для субмодулярной энергии.
+
-
 
+
-
[[Media:TRW.pdf|Конспект лекции (PDF, 86Кб)]]
+
-
 
+
-
=== Методы настройки марковских случайных полей. Структурный метод опорных векторов. ===
+
-
Задача структурного обучения. Метод опорных векторов для случая многих классов. Структурный метод опорных векторов. Обучение с помощью метода отсекающей плоскости. Обучение с помощью двойственной задачи. Примеры.
+
-
 
+
-
[[Media:SMAIS11_SSVM.pdf|Конспект лекции (PDF, 103Кб)]]
+
-
 
+
-
=== Методы Монте Карло по схеме марковских цепей ===
+
-
Генерация выборки из одномерных распределений. Теоретические свойства марковских цепей: однородность, эргодичность и инвариантные распределения. Схема Метрополиса-Хастингса. Схема Гиббса. Примеры применения для дискретных марковских сетей. Фильтр частиц.
+
-
 
+
-
[[Media:GM12_9.pdf|Конспект лекции (PDF, 121Кб)]]
+
-
 
+
-
=== Вариационный вывод ===
+
-
-->
+
-
 
+
-
== Литература ==
+
-
 
+
-
# ''Barber D.'' [http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/290313.pdf Bayesian Reasoning and Machine Learning.] Cambridge University Press, 2012.
+
-
# ''Murphy K.P.'' Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012.
+
-
# ''Bishop C.M.'' [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/ Pattern Recognition and Machine Learning.] Springer, 2006.
+
-
# ''Mackay D.J.C.'' [http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.] Cambridge University Press, 2003.
+
-
# ''Wainwright M.J., Jordan M.I.'' [http://www.eecs.berkeley.edu/~wainwrig/Papers/WaiJor08_FTML.pdf Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference.] Foundations and Trends in Machine Learning, NOWPress, 2008.
+
-
# ''Koller D., Friedman N.'' [http://www.twirpx.com/file/804418/ Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques.] The MIT Press, 2009.
+
-
# ''Cowell R.G., Dawid A.P., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J.'' Probabilistic networks and expert systems. Berlin: Springer, 1999.
+
-
# [http://matthias.vallentin.net/probability-and-statistics-cookbook/ Памятка по теории вероятностей]
+
-
 
+
-
== Страницы курса прошлых лет ==
+
-
 
+
-
[[Графические модели (курс лекций)/2012|2012 год]]
+
-
 
+
-
[[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011|2011 год]]
+
-
 
+
-
[[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)|2009 год]]
+
-
 
+
-
== См. также ==
+
-
 
+
-
[[Бммо|Курс «Байесовские методы машинного обучения»]]
+
-
 
+
-
[[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения»]]
+
-
 
+
-
[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)]]
+
-
 
+
-
[https://www.coursera.org/course/pgm Онлайн-курс Стэнфордского университета по вероятностным графическим моделям]
+
-
 
+
-
[[Категория:Учебные курсы]]
+
-
[[Категория:Байесовские методы]]
+

Текущая версия

  1. REDIRECT Графические модели (курс лекций)/2015