tgoop.com/sberlogabig/462
Last Update:
🚀 Если Вам интересно машинное обучение и/или математика - приглашаем Вас принять участие в проекте по применению методов МЛ/RL к теории групп/графов Кэли - напишите @alexander_v_c - если хотите принять участие, а также заходите на вводный вебинар (знаний теории групп не требуется):
👨🔬 Александр Червов (к.ф.-м.н) "Методы МЛ в теории групп - введение и обзор достигнутого"
⌚️ Понедельник 22 июля, 18.00 (по Москве)
Методы машинного обучения могут быть применены к ряду классических задач теории групп - разложение элемента по образующим, оценки диаметра. Мы приглашаем принять всех участие в данном проекте. Предварительное требование - знание Питона и наличие нескольких свободных часов в неделю. Если вы хотите улучшить свои знания по МЛ/RL и внести вклад в развитие науки - это отличный шанс .
В данном докладе мы простым языком объясним формулировки основных задач, и как задачи теории групп переводятся на язык машинного обучения. Предварительных знаний не требуется. Также, мы дадим обзор уже достигнутых результатов - в частности для группы порядка 4*10^19 (Rubik cube) нам уже удается находить решение задачи за минуты , а не 40 часов ГПУ как было в предыдущей работе "DeepCube".
План доклада:
1 Переформулировка основной задачи на простом языке матриц
2 Матрицы перестановок и группы типа кубика Рубика (см. ноутбук "Visualize allowed moves": https://www.kaggle.com/code/marksix/visualize-allowed-moves )
3 Графы Кэли и переформулировка основной задачи как поиск пути на графе
4 Случайные блуждания по графам - создание трейн сета для МЛ-модели
5 Подход к решению задач теории групп через машинное обучение. Оценка дистанции до цели через МЛ-модель и проблема наличия множественных локальных минимумов у этой оценки
6 Beam search. (Один из вариантов борьбы с застреваниями в локальных минимумах. Альтернативы - Метрополис, отжиг, A^* алгоритмы)
7 Бейзлайн реализация: МЛ+ Beam search - ноутбук: https://www.kaggle.com/code/alexandervc/baseline-1-for-permutations - решение кубика Рубика за пару минут
8 Cледующие шаги: RL-часть, улучшение нейросеток, улучшение трейн сета, улучшение beam search
Добавляйтесь в группу проекта: https://www.tgoop.com/sberlogasci/10989 и пишите @alexander_v_c - если Вам интересно !
PS
См. также предыдущий вводный доклад:
https://www.tgoop.com/sberlogasci/10989/15283 "Введение в методы поиска короткого пути на больших графах" (Кирилл Хоружий )
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📖 Presentation: https://docs.google.com/presentation/d/1WFH9FmsPjFYvmLIbe6QrU4dYF8p7uk0EY746t_DlZHY/edit?usp=sharing
📹 Video: https://youtu.be/Ra7kAIzcIl0
BY (sci)Berloga Всех Наук и Технологий
Share with your friend now:
tgoop.com/sberlogabig/462