ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZAAABACADAEAFAGAHAIAJAKAL
1
28 апреля, среда 17:00 слушаем дипломные работы 4 и 6
2
m1p.org/go_zoom
3
Критерии
Результат
4
Время
6 курс Есть ли уд хоть за один экзамен/зачет в период обученияНаучрукРекомендация в магистратуру, аспирантуруТри вопросаДиссер на MLСлайды на MLСсылка на Github на MLОценка от Научного руководителяОценка от РецензентаЧисло страницЗащита
Статус
Сообщение
Теория
Изложение
Теоремы
Эксперимент
Анализ ошибки
Готовность
Предзащита
5
Анна Николаева
Алексей Зайцев
done
гостевой доклад
6
Ниничук Марина МатвеевнаС.И. Гуров
info
гостевой доклад
7
Аникеев Дмитрий Александрович
академ
не защищается
8
Васильев Илья Владимирович
отчислен
не защищается
9
1Гадаев Тамаз ТезикоевичдаСтрижовпланирую1. Что будет, если подавать данные в собственной системе координат?
2. Почему был выбран низкочастотный фильтр для получения вектора гравитации?
3. Подтверждается ли предположение о том, что сенсоры и скорости должны быть в одной системе координат?
дадаотлотл22ok
lost
ok
10
2Гладин Егор ЛеонидовичнетГасниковпланирую
1. Что будет, если константа мю равна нулю? 2. Что делать, если множество Х имеет пустую внутренность? 3. Можно ли обобщить метод на случай, когда переменная у принадлежит некоторому множеству?
дададаотлотл36ok
done
ok
есть развернутый анализ
ok
ok
ok
ok
норм
4 публикации
ok
11
3
Грабовой Андрей Валериевич
нетСтрижов
принят, рек к защите
1. Что отличает байесовскую дистиляцию от не байесовской? 2. Проводились ли дополнительные исследования в стороны дисиляции задачи регрессии? 3. Можно ли рассматривать дистиляцию как задачу обучения с экспертом?
дададаотлотл104ok
done
ok
нужно единство
ok
ok
ok
ko
ok
7 публикаций
ok
12
4Кириллов Егор ДмитриевичдаСтрижов
не планирую
1) Как проводилась симуляция дифракционной картины?
2) В чем возможная причина того, что сверточная сеть не сошлась?
3) Каковы возможные пути улучшения качества представленной модели?
дададахоруд36ok
done
нет
нет
надо делать
нет и скорее всего не будет
нет
нет, но очень нужен
пока в самом начале
надо много работать
ok
13
5
Кислинский Вадим Геннадьевич
даВоронцов
не планирую
1. Как используется дополнительная информация о фильмах? 2. Как формируется множество троек для обучения ранжированию (изначально есть только множество пар)? 3. На втором графике (слайд 11) показана связь критерия ранжирования map@k с другими критериями (разнообразия, новизны), а как связаны эти критерии между собой?
дададаотлотл28ok
done
надо дорабатывать
доработать
порядок слайдов изменить, дубли убрать
одно утврждение
есть
нужен очень
в процессе
ok
14
6
Козлинский Евгений Михайлович
Воронцов
не планирую
1. Какую метрику мы хотим оценить, валидируясь на ассессорской разметке? 2. Где еще можно применять SourceTopMine? 3. Почему при ограничении размера словаря SourceTopMine качество не так сильно ухудшается, как в случае с TopMine
дададаотлотл25ok
done
улучшение алгоритма
нет
много технических деталей
нет
есть
нужен
в процессе
ожидаемый
ok
15
Криницкий Константин Денисович
кто это
не защищается?
16
7
Малиновский Григорий Станиславович
нет
Рихтарик Стрижов
пост в кауст
1. По какой причине локальные методы сходятся к окрестности решения даже в детерминированном случае? 2. В каком случае метод сходится к точному решению, а не к окрестности решения? 3. Почему в практических приложениях достаточна средняя точность решения оптимизационной задачи?
дададаотлотл35ok
done
ok
развита
убрать алгортимы поставить сообщение
ok
есть
ok
норм
опубликован
ok
17
8
Новицкий Василий Геннадьевич
даГасниковпланирую
1. За счет чего удалось побить предыдущие оценки? 2. В чем отличие одноточечного оракула и двухточечного? 3. Какие оценки без условия повышенной гладкости, если есть липшицевость функции или градиента?
дададаотлотл28ok
done
ok
есть анализ
убрать алгортимы поставить сообщение
ok
есть
есть
норм
подано на рецензию
ok
18
9
Плетнев Никита Вячеславович
нетГасниковпланирую
1. Почему градиент липшицев и как найдена константа Липшица? 2. Как получены теоремы о вычислительной эффективности? 3. Почему рестарты работают даже без знания параметров, входящих в оценки?
дададаотлотл27ok
done
ok
ok
доработать детали
надо
начало
нет
в процессе
ожидаемый
ok
19
10Рогозина Анна АндреевнанетВоронцов
не планирую
1.Насколько шагов назад пересчитываем вероятности в алгоритме распространения рисков? 2. В чем заключается частотная эвристика? 3. Почему синтетический граф мало меняется во времени?
дадаотлотл21ok
done
ok
ok
доработать детали
нет
синтетические данные
придумать
в процессе
ожидаемый
ok
20
11
Самохина Алина Максимовна
даСтрижов
давайте попробуем-рекомендовать
1. Как из бинарной задачи получается мультиклассовый выбор объекта? 2. Как в первой модели задается начальное состояние? 3. Есть ли другие модели для получения представлений?
дададаотлотл32ok
done
надо сделать
надо много работать
ok
21
12
Шульгин Егор Владимирович
нетГасников
пост в кауст
1. Какова вычислительная сложность представления Кашина? 2. Как оценивалась сходимость методов? 3. Почему скорость градиентного спуска не зависит от компрессии?
ДаДаДаотлотл41ok
done
ok
ok
ok
ok
ok
ok
ok
публикации
ok
22
Султанов Азат Руслановичкто это
не защищается?
23
13Моргачев Глеб ИгоревичдаСтрижовпланирую1. Как оценивалось качество для шаблонов классов?
2. Как увеличение степени аппроксимирующего полинома влияет на качество выравнивания?
3. В каких случаях стоит применять подобные алгоритмы?
дададахорхор22ok
done
начало
обсуждается...
ok
24
Федосов Павел Андреевичгде он
lost
???
25
Гальцеваакадем
lost
академ
26
Рыбка эколь
lost
???
27
14Ковалев Дмитрийкауст
В чем важность результата из основной теоремы – теоретическая и практическая? Имеются ли численные характеристики сравнения предложенного алгоритма и алгоритма Адам? Как соотносятся зеркальный и экстраградиентный оптимизационные алгоритмы?
дададаотлотл23ok
28
4 курс
lost
29
1СаттаровНетВоронцовПланирую1) В анализе тональности поподробнее о PatternAnalyzer, почему выбран именно он?(слайд 9)
2) На слайде с анализом длин фраз от каких факторов зависит средняя длина фразы?(слайд 8)
3) Чем обусловлено увеличение средней длины фразы на правом графике слайда 7?
ДаДаДаУд-23
ok доработка
30
2Бишук АнтонЕстьЗухбапланирую1) Чем обусловлен такой сложный вид формулы пересчета вероятностей? (17 слайд)
2) Почему разумно вводить линейную зависимость от времени в B_i? (11 слайд)
3) Почему следствие из леммы вообще интересно для рассмотрения? (12 слайд)
дададаотл-37ok
done
ok
есть
надо больше фольмальных утверждений
есть
на синтетике
нужна
в процессе
ожидаемый
ok
31
3Гребенькова ОльгаНетБахтеевпланирую1) Почему такая низкая точность для эксперимента на CIFAR?
2) В теореме говорится про критерий удаления параметров. Можем ли мы утверждать тоже самое для какой-то другой функции?
3) Можно ли использовать какие-то другие виды гиперсетей? Почему была выбрана линейная?
дададаотл-27ok
done
ok
ok
таки надо еще доработать третий слайд, обсудить
есть
ok
ok
ok
публикации
ok
32
4Исламов РустемНет
Рихтарик Стрижов
планирую1) В чем преимущества и недостатки предложенного метода по сравнению с градиентными методами?
2) Какой оператор компрессии использовался в экспериментах, почему именно он?
3) Почему механизм обновления коэффициентов h_{ij} именно такой, какая интуиция под этим?
дададаотл-31ok
done
ok
развита
ok
есть
есть
есть
готов
подано на рецензию
ok
33
5Панкратов ВикторЕстьВоронцовпланирую
1)Почему для генерации коллекции было выбрано именно распределение Дирихле?
2)Зачем необходимо вводить два определения степени несбалансированности, если в эксперименте график зависимости между ними почти линейный? Есть ли случаи других зависимостей?
3)Как выбирался коэффициент регуляризации?
дададаотл24ok
done
начало
ok
34
6Савельев НиколайНетДорн Стрижовпланирую1) В чем сложность применения известных методов ценообразования к взаимозаменяемым товарам?
2) Существуют ли другие методы ценообразования для взаимозаменяемых товаров, в чем их преимущества и недостатки?
3) С чем связана необходимость использования расстояния Вассерштейна в модели GAN?
дададаотл-21ok
done
начало
ok
35
Толстов Иван
другая кафедра
не защищается
no
36
7Харь АлександраНетДорн Стрижовпланирую-дададаотл-23ok
done
начало
ok
37
Христолюбов Максимакадем
не защищается.
academ
38
8Шокоров ВячеславЕстьСтрижовпланирую1) На слайде с руконструкциями изображений, как вы думаете, почему функция преобразования сохранила положение фигур? (11 слайд)
2) В чем суть теорем о функции Адуенко? (8 слайд)
3) Оптимизационна задача для дивергенции Кульбака-Лейблера выглядит схожей с GAN, так ли это? (7 слайд)
дададаотл-24ok
done
начало
ok
39
9Жолобов ВладимирЕстьГасниковпланирую
1) Как выбирались модели для обучения? Как настраивались методы оптимизации?
2) Почему рассмотренные задачи относятся к так называемым задачам с heavy-tailed распределениями.
3) Почему метод стохастических подобных треугольников (clipped-SSTM) сходится гораздо медленнее в задаче семантической сегментации? (Слайд 15)
дададаотл-21ok
done
начало
ok
40
10Филатов АндрейНет
Меркулов Стрижов
совместная с сколтехом
1) Применимы ли результаты работы к любому методу линейного поиска?
2) Как связана Парето станционарность и Парето оптимальность?
3) Существуют ли другие архитектуры мультизадачных моделей?
дададаотл-30ok
done
ok
развит
ok
есть
есть
есть
готов
публикации в процессе
ok
41
11Вайсер КириллНетПановполучил1) В чем преимущество байесовской линейной модели?
2) Как объясняется падение качества модели при случайном выборе точек?
3) Зачем вообще нужна возможность быстро сэмплировать?
да да да отл-25ok
done
ok
развит
ok
есть
есть
есть
готов
есть публикации
ok
42
12Гунаев РусланДорн Стрижовпланирую1) Как изменяется параметр \lambda в алгоритме?
2) Как решается проблема непрерывности цен для алгоритма UCB?
3) Почему в качестве основы выбран алгоритм UCB, а не семплирование Томпсона?
дададаотл-21ok
ok
43
13Филиппова АнастасияЕсть
Нейчев Стрижов
планирую1) В чем принципиальное различие между описанным подходом и решением задачи классификации?
2) Почему не сделали переход в частотное пространство и работали в нем?
3) Перекрывались ли окошки сигнала при проведении эксперимента?
дададаотл-22ok
ok
44
ВеселоваМатвеев
защита на ПиОС
надо синхронизировать с ПиОС
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100