(sci)Berloga Всех Наук и Технологий

🚀 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.group-telegram.com/sberlogasci/10989 и пишите @alexander_v_c - если Вам интересно !

PS

См. также предыдущий вводный доклад:
https://www.group-telegram.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

👍26❤2🔥2

www.group-telegram.com/us/sberlogabig.com/462

15.8K viewsedited  Jul 21, 2024 at 10:02

🚀 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.group-telegram.com/sberlogasci/10989 и пишите @alexander_v_c - если Вам интересно !

PS

См. также предыдущий вводный доклад:
https://www.group-telegram.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