Сотрудники лаборатории им. П.Л. Чебышева продолжают покорять ведущие мировые конференции: Вячеслав Боровицкий и Петр Мостовский представят результаты своей работы на NeurIPS 2020.

Сотрудники лаборатории им. П.Л. Чебышева продолжают покорять ведущие мировые конференции: Вячеслав Боровицкий и Петр Мостовский представят результаты своей работы на NeurIPS 2020.

Neural Information Processing Systems (NeurIPS) – крупнейшая международная конференция и некоммерческая организация, поддерживающая актуальные исследования в области искусственного интеллекта и их применение в различных научных дисциплинах. NeurIPS проводится при участии передовых университетов (MIT, Cambridge, Carnegie Mellon) и корпораций (Google, Facebook, Microsoft). Из тысяч заявок ежегодно принимается порядка 20% предложенных работ, сборники конференции – одно из наиболее престижных изданий в области машинного обучения и нейронаук.

Статья «Matern Gaussian processes on Riemannian manifolds» (https://arxiv.org/abs/2006.10160) представляет результаты совместной работы с коллегами Alexander Terenin, Imperial College London, и Marc Peter Deisenroth, DeepMind Chair in Artificial Intelligence, University College London. Работа посвящена гауссовским процессам на римановых многообразиях.

Гауссовские процессы — инструмент машинного обучения, который применяется в задачах, в которых важна оценка неопределенности. В многочисленных приложениях возникают задачи, требующие моделирования функций, заданных на многообразиях. Ярким примером является обучение с подкреплением в роботике: состояния сустава робота-руки параметризуются кругом или тором.

В работе предложен конструктивный и эффективный способ построения гауссовских процессов на компактных римановых многообразиях. Кроме того, был подготовлен общедоступный код, позволяющий использовать разработанные подходы на практике. Код опубликован в репозитории Факультета математики и компьютерных наук под свободной лицензией MIT (https://github.com/spbu-math-cs/Riemannian-Gaussian-P..).

В июле Вячеслав Боровицкий и Петр Мостовский уже приняли участие в не менее престижной 37-й Международной конференции по машинному обучению (ICML) со статьёй «Efficiently sampling functions from Gaussian process posteriors», получившей особо высокую отметку рецензентов и удостоенной награды «Honorable mention award for Outstanding Paper».

Сотрудники лаборатории им. П.Л. Чебышева и факультета математики и компьютерных наук поздравляют коллег с международным признанием и желают дальнейших научных успехов!

Источник: github.com

Комментарии: