2019-Project-48
Название: Мультимоделирование, привилегированное обучение
Задача: Рассматривается задача обучения одной модели с помощью другой Данные: Выборки временных рядов Литература:
- https://github.com/neychev/distillation_n_privileged_info_torch
- https://github.com/neychev/Multitask_forecast_code
- Статья по Mixture Experts
- Диплом Нейчева http://www.machinelearning.ru/wiki/images/3/36/NeyhevMS_Thesis.pdf
Базовый алгоритм: Смесь экспертов, привилегоированное обучение, дистилляция
Решение Выполнить эксперимент, иллюстрирующий эти подходы
Новизна: Предложен метод прогнозирования, использующий апроорную информацию о принадлежности выборки модели (опубликовать полученные результаты).
Авторы: Р.Г. Нейчев (консультант), В.В. Стрижов