А.Х. Шень "Теория алгоритмов и основания теории вероятностей" 23.03.2013
В рамках курса "Стохастический анализ в задачах".
Подробности: http://www.mathnet.ru/php/conference.phtml?option_lang=rus&eventID=30&confid=394
Видео А.Х. Шень "Теория алгоритмов и основания теории вероятностей" 23.03.2013 канала Optimization and Statistics in MIPT
Подробности: http://www.mathnet.ru/php/conference.phtml?option_lang=rus&eventID=30&confid=394
Видео А.Х. Шень "Теория алгоритмов и основания теории вероятностей" 23.03.2013 канала Optimization and Statistics in MIPT
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
13 апреля 2013 г. 2:29:40
02:03:26
Другие видео канала
Д. П. Ветров "Вид функции потерь в нейронных сетях и перспективы ансамблирования"
А. О. Родоманов "Новые результаты о сверхлинейной сходимости квазиньютоновских методов"
Лекция 2. Горбунов Э.А. Введение в численные методы оптимизации. Выпуклость и гладкость.
Лекция 4. Субдифференциал и его свойства. Дифференциальные критерии выпуклости
K. Scheinberg: "Complexity analysis framework of adaptive optimization methods via martingales"
К.В. Воронцов "Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения"
Лекция 1. Гасников А.В. Связь оптимизации, статистики и машинного обучения. 17 сентября, 2020
A.Nedic: "Distributed Algorithms for Optimization in Networks"
Лекция 7. Метод Ньютона. Квазиньютоновские методы
Д. Н. Тяпкин: Ускорение сведением к седловым задачам с приложением к поиску барицентров Вассерштейна
Лекция 5. Методы одномерной минимизации. Градиентный спуск
G. Lan: "Projection-free methods and their applications"
Гасников А.В. Мини-курс по оптимизации в Сириусе. "УМ и его приложения", лекция 1.
А. А. Наумов: "Finite Time Analysis of Linear Two-timescale Stochastic Approximation"
А. Колоскова: Обобщение децентрализованного стох градиента с меняющейся топологией, локальным шагом
Лекция 6. Методы сопряжённых градиентов. Ускоренные методы
Э. Горбунов: О сходимости методов типа стох. градиента для выпуклых и невыпуклых задач оптимизации
Лекция 9. Проксимальный SGD. Методы редукции дисперсии
Лекция 8. Задачи с регуляризацией, проксимальный градиентный спуск
К.Мищенко: Стох.град.спуск со случайными перестановками: простой анализ со значительными следствиями