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






Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН»
5 декабря 2019 г. 16:00, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина, 8)
 


Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования

Е. В. Бурнаев

Сколковский Институт Науки и Технологий (Сколтех)
Видеозаписи:
MP4 3,143.7 Mb
MP4 1,533.9 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:883
Видеофайлы:362
Youtube Video:

Е. В. Бурнаев
Фотогалерея


Видео не загружается в Ваш браузер:
  1. Проверьте с Вашим администратором, что из Вашей сети разрешены исходящие соединения на порт 8080
  2. Сообщите администратору портала о данной ошибке



Аннотация: Задачи предсказательного моделирования требуют обработки многомерных данных, и из-за т.н. проклятия размерности использование многих методов для их решения затруднено. В приложениях реальные данные зачастую занимают лишь очень малую часть пространства наблюдений, внутренняя размерность которого существенно ниже размерности самого пространства. Популярной моделью для таких данных является модель многообразия, в соответствии с которой данные лежат на неизвестном низкоразмерном многообразии (Data Manifold, DM), встроенном в окружающее высокоразмерное пространство. Задачи предсказательного моделирования, изучаемые в рамках этого предположения, называются задачами оценки многообразий, общей целью которых является обнаружение низкоразмерной структуры многомерных данных по заданной выборке точек. Если точки выборки порождаются в соответствии с неизвестной вероятностной мерой на DM, возникают статистические задачи оценки многообразий. В докладе мы представим краткий обзор этих задач, и обозначим некоторые подходы к их решению.

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