Генеративные модели на основе обыкновенных и стохастических дифференциальных уравнений

Преподаватель: Ракитин Денис Романович

Модуль: 1-2

Кредиты : 2

Аннотация:

Курс призван познакомить слушателей с математическим аппаратом, активно использующимся в исследованиях последних лет на тему генеративных моделей. В связи с большим практическим успехом диффузионных моделей [1, 2, 3], генерирующих целую последовательность картинок вместо одной итоговой, наибольшее внимание сейчас уделяется методам,работающим в динамике и представляющим собой обучение некоторого динамического процесса. Практически все встречающиеся в природе процессы с непрерывным временем можно описать обыкновенными (ODE) и стохастическими (SDE) дифференциальными уравнениями, на основе которых и будут работать рассмотренные модели. Методы, описанные в курсе,применимы к задаче безусловной генерации [3, 4, 5, 6, 7], парным задачам [5, 6, 7, 8] и задаче оптимального транспорта (непарному переносу стиля) [9, 10].

План занятий:

https://drive.google.com/file/d/1eJkprOgJmyWOAL32e98GsbRPOoCODSTr/view

Формула оценки:

О_итог = 0.5 * О_дз + 0.3 * О_проект + 0.2 * О_экз

Домашние задания состоят из математических задач по теоретическим концептам, пройденным в курсе.

Проект состоит в реализации и исследовании одного из описанных в курсе методов, воспроизведении результатов релевантной статьи.

Экзамен заключается в устном рассказе одного из теоретических пунктов программы курса.

Для кого: 

БАК: ФКН ПМИ 4 курс, МАГ: Математика машинного обучения, 1-2 курсы