• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Мероприятия

Воркшоп «Машинное обучение, инспирированное физикой»

0+
Мероприятие завершено

В рамках воркшопа, подготовленного центром глубинного обучения и байесовских методов и лабораторией LAMBDA, мы обсудим, какую пользу можно извлечь из обмена идеями между представителями наук о данных, в частности, машинного обучения, и традиционных наук, в нашем случае, - физики. Результаты своих исследований в этой новой междисциплинарной области представят ученые из НИУ ВШЭ и не только: в числе докладчиков представители Университета Аризоны, Миланского университета, ФНЦ НИИ системных исследований РАН, Физического института имени П.Н. Лебедева РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова, Сколтеха.


Воркшоп «Машинное обучение, инспирированное физикой»


Даты: 20 и 21 января 2020 г.

Место: Покровский бульвар, 11

Язык мероприятия: русский

Материалы:
 Видео  

Программа:


20 января, аудитория R 208


12.10 – 12.50
Использование генеративных моделей в физике частиц 
Денис Деркач, НИУ ВШЭ     

12.50 – 14.00
From Spin Glasses to Neural Networks
Риккардо Фаббрикаторе, University of Milan                                                                                   

14.05 – 14.55

Combinatorial and Neural Graph Vector Representations
for Graph Isomorphism and Classification
Евгений Бурнаев, Сколтех                                

15.40 – 16.05

Neural ODE and Hamiltonian Systems
Александра Волохова, НИУ ВШЭ                                       

16.05 – 16.30
Гамильтоновские потоки
Виктор Оганесян, НИУ ВШЭ                                                          

16.30 – 16.55
Неявный MCMC
Евгений Егоров, Сколтех

17.00 – 18.00
Interpretable & Tractable Machine Learning for Natural
and Engineering Sciences
Михаил Чертков, University of Arizona                                                         

21 января, Малый конференц-зал Культурного центра (корпус Z)

11.00 – 12.10
Метод n-окрестностей для вычисления                                  
свободной энергии
Леонид Литинский, ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН                                                           

12.10 –12.50
Open ML challenges for High-Energy Physics experiments
Андрей Устюжанин, НИУ ВШЭ
         

13.00 – 14.30
Статистическая физика и реконструкция                              
зашумленных паттернов

Андрей Леонидов, Физический институт им. П. Н. Лебедева РАН
                                            

15.30 – 16.20
Hamiltonian Networks & Model-Based RL
Дмитрий Кропотов, МГУ, НИУ ВШЭ