• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Статья
Clique detection with a given reliability

Semenov D., Koldanov A. P., Koldanov P. et al.

Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 2024.

Глава в книге
Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Методы анализа сетевых структур

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Как отличить сеть развившуюся естественным образом от сети построенную искусственно; определить критические и наиболее важные элементы в сети; выделить сообщества в сетях; предсказать появления ребра; предсказать как сеть будет развиваться с течением времени – всё это вы узнаете в рамках данного курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Владеть методами кластеризации
  • Знать и разбираться в различных моделях случайных графов
  • Владеть методами поиска наиболее важных элементов в сети
  • Понимать принципы работы графовых нейронных сетей
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знаем модели графов со свойствами "тесного мира". Может запрограммировать.
  • Знает концепцию DHT и принцип работы Chord протокола.
  • Знает основные характеристики графов
  • Понимает Page Rank алгоритм. Понимает модель случайного блуждателя
  • Понимает метод вложения графов в векторное пространство graph2vec
  • Понимает метод спектральной кластеризации. Может запрограммировать.
  • Понимает модель Клайнберга.
  • Понимает модель. Умеет вычислять вероятность возникновения фиксированной структуры,.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основные характеристики графов
  • Google’s PageRank, HITS
  • Случайные графы.
  • Модели графов со свойствами "тесного мира"
  • Алгоритмы кластеризации в сетях
  • Модели навигационных тесных миров
  • Методы вложения графов в векторные пространства.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа по анализу свойств случайных графов
    Взять 3 моделий случайных графов: 1) Модель Эрдёша — Реньи (n,p) 2) Модель Watts-Strogatz 3) Модель Barabási–Albert Исследовать как зависят характеристики графов от параметров моделей. Например, n, p, k Характеристики графов: коэф. кластеризации, диаметр, плотность, распределение степеней вершин, чем больше тем лучше. Зависимости нужно аппроксимировать аналитической функцией.
  • неблокирующий Лабораторная работа – "Навигационные тесные миры"
    Для 2х моделей случайных графов со свойствами навигации исследовать, как зависят характеристики графов от параметров моделей. Например, n, p, q, k, размерности пространства. Модели: 1) Навигационный тесный мир Klainberg 2) NSW (Ponomarenko, Malkov) Характеристики графов: коэф. кластеризации, диаметр, плотность, распределение степеней вершин, чем больше тем лучше. Зависимости нужно аппроксимировать аналитической функцией.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 1 модуль
    0.5 * Лабораторная работа по анализу свойств случайных графов + 0.5 * Лабораторная работа – "Навигационные тесные миры"
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Ming-Yang Kao. Encyclopedia of Algorithms. Springer, New York, NY, 2016

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Panos M. Pardalos, Ding-Zhu Du, Ronald L. Graham. Handbook of Combinatorial Optimization. Springer Science+Business Media, New York, 2013.
  • Комбинаторика и теория вероятностей, учебное пособие, 99 с., Райгородский, А. М., 2013