KZ

Машинное и глубокое обучение в обратных задачах на графах

  • Цель курса – изучить теоретическое обоснование обратных задач с конечным числом распределенных параметров на графах с последующей оценкой неизвестных параметров, сигналов или структур на основе наблюдаемых данных. Постановки задач тщательно отобраны с точки зрения новых подходов к теории обратных задач с целью расширения их применений в биологических сетях. Результатом изучения курса будут современные тенденции решения обратных задач на графах, такие как сверхточные сети графов, регуляризация и Лапласиан графа, сжатое измерение на графах, глубокие генеративные модели. Магистрант должен знать: теоремы об управляемости систем на графах, теоремы об операторах отклика, восстановления топологии и длин ребер графа. Магистрант должен уметь владеть методом граничного управления и рекурсивным методом, строить алгоритмы восстановления источника на графах с компьютерной реализацией.
  • Образовательная программа 7M05404 Прикладная статистика и Data Science
  • ВУЗ Евразийский национальный университет имени Льва Николаевича Гумилева
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 2
  • Семестр 1
Top