Канал для организационных объявлений лаборатории топологии и сложных сетей и по НИСу сложные сети на факультете математики и другим вопросам
Регулярный зум - https://us06web.zoom.us/j/81787330981?pw
Ссылка на чат/флудику - https://t.me/+KYG9IN-tw5k4MmJi
Post #99
515
Друзья!
В этот вторник (16.09.25) на научном семинаре выступит Максим Бекетов.
Прилагаем анонс его доклада:
'Изо-картирование нейро-когнитивных образов'
Представим что когнитивный агент передвигается по области физического пространства, обладающей нетривиальной топологией (конкретно – по двумерному диску, из которого исключены 1 / 2 / 3 не перекрывающихся диска примерно втрое меньшего радиуса). Этот агент «мысленно картирует» данное пространство способом сходным (согласно представлениям современной нейронауки) с тем, как это делают сети специализированных на этом живых нейронов находящихся в гиппокампе мозга млекопитающих. Мы с коллегами ищем ответ на вопрос – можно ли сугубо из такого картирующего сигнала выявить свойства физического пространства? Для топологических свойств ответ утвердительный, для более «тонких», метрических – вопрос не закрытый. Я расскажу о том как на таких данных, искуственную программную модель которых мы реализовали – работает (графовый по сути) метод Isomap, популярный в области снижения размерности данных и оценки их многообразий. А также приглашу желающих к возможному сотрудничеству в связи с текущими неуспехами применения более продвинутых методов (топологического) машинного обучения в этой задаче.
Ждем вас 16.09.25 в 18 00 в аудитории 108.
#лаборатория_сложных_сетей
В этот вторник (16.09.25) на научном семинаре выступит Максим Бекетов.
Прилагаем анонс его доклада:
'Изо-картирование нейро-когнитивных образов'
Представим что когнитивный агент передвигается по области физического пространства, обладающей нетривиальной топологией (конкретно – по двумерному диску, из которого исключены 1 / 2 / 3 не перекрывающихся диска примерно втрое меньшего радиуса). Этот агент «мысленно картирует» данное пространство способом сходным (согласно представлениям современной нейронауки) с тем, как это делают сети специализированных на этом живых нейронов находящихся в гиппокампе мозга млекопитающих. Мы с коллегами ищем ответ на вопрос – можно ли сугубо из такого картирующего сигнала выявить свойства физического пространства? Для топологических свойств ответ утвердительный, для более «тонких», метрических – вопрос не закрытый. Я расскажу о том как на таких данных, искуственную программную модель которых мы реализовали – работает (графовый по сути) метод Isomap, популярный в области снижения размерности данных и оценки их многообразий. А также приглашу желающих к возможному сотрудничеству в связи с текущими неуспехами применения более продвинутых методов (топологического) машинного обучения в этой задаче.
Ждем вас 16.09.25 в 18 00 в аудитории 108.
#лаборатория_сложных_сетей
- ❤ 3
- 👍 1
- 🐳 1