Исследовательская группа

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

Современные сети Хопфилда и модели Attention и Transformer для классификации иммунного репертуара

November 24

Центральный механизм машинного обучения - идентификация, хранение и распознавание паттернов. Мы расскажем о моделях Attention и Transformer, и о том, как эти механизмы в современных нейронных сетях Хопфилда помогают хранить экспоненциально большое количество паттернов. В вычислительной биологии это используется для решения сложной проблемы классификации иммунного репертуара. Применение таких методов машинного обучения с прикладной точки зрения открывает дороги к разработке новых вакцин и методов лечения, что очень актуально на фоне пандемии COVID-19 в современном мире.

Докладчики: Максим Гальперин, Теймур Сулейманов.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 24-е ноября, 18:30-20:00.

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars

Для получения рассылки о семинаре (со ссылкой на Zoom) - пишите Алексею Шпильману на alexey@shpilmаn.com.