Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары






Математический кружок школы ПМИ МФТИ
13 апреля 2018 г. 18:30, г. Долгопрудный, МФТИ, Новый Корпус, 239
 


Science Application Informed Machine Learning

М. Чертков

Количество просмотров:
Эта страница:265

Аннотация: Thanks to IT industry push, Machine Learning (ML) capabilities are in a phase of tremendous growth, and there is great opportunity to point these practically powerful tools toward modeling specific to applications, e.g. in natural and engineering sciences. The challenge is to incorporate domain expertise from traditional scientific discovery into next-generation ML models. We propose to develop new theoretical and algorithmic methodology that extends cutting-edge ML tools and merge them with application-specific knowledge stated in the form of constraints, symmetries, conservation laws, phenomenological assumptions and other examples of domain expertise regarding relevant degrees of freedom. The emerging methodology is illustrated on the following four enabling examples:
1. Topology and Parameter Estimation in Power Grids [IEEE CONES 2018/ arXiv:1710.10727]
2. Acceleration of Computational Fluid Dynamics with Deep Learning [APS/DFD2017 abstract + work in progress]
3. Learning Graphical Models [Science 2018/ arXiv:1612.05024] and NIPS2016/ arXiv:1605.07252]
4. Renormalization of Tensor Networks (Graphical Models) [AISTATS 2018/ arXiv:1801.01649 and ICML 2018/ arXiv:1803.05104]

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021