Завтра в 10:00 по Москве пройдет вебинар на тему "TAO: альтернативный метод обучения эффективных древовидных моделей с высокой точностью".

Спикер: Арман Жармагамбетов, Калифорнийский университет в Мерседе, штат Калифорния, США.

Арман о вебинаре
В этом семинаре я представлю новый алгоритм для обучения деревьев решений и моделей на их основе - Tree Alternating Optimization (TAO); Несмотря на свою простоту, алгоритм показал высокую эффективность в ряде задач. В частности, мы продемонстрировали, что обыкновенный ансамбль деревьев (Random Forests), где каждое дерево обучается алгоритмом TAO, превосходит state-of-the-art методы на основе деревьев (например, XGBoost). Более того, алгоритм легко обобщается для обучения более сложных деревообразных структур, например, гибридов деревьев решений и нейронных сетей.

➡️Регистрация

🎥Запись выступления Армана на тему Tree Alternating Optimization уже на ютьюб.

Уже завтра Татьяна Лихоманенко из Facebook AI Research выступит с докладом "slimIPL: Итеративная псевдо-разметка без использования лингвистической модели".

Когда и во сколько: 20 июля в 12:00 (МСК).

Спикер: Татьяна Лихоманенко, Facebook AI Research, Менло-Парк, Калифорния, США.

О вебинаре
В последнее время псевдо-разметка для обучения с частичным учителем продемонстрировала свою эффективность для распознавания речи. Было также показано, что итеративная псевдо-разметка (IPL), которая учит непрерывно одну модель с помощью псевдо-разметки, итеративно сгенерированной в течение обучения этой модели, далее улучшает качество распознавания речи. В текущей работе мы улучшили IPL алгоритм: во время обучения модели мы итеративно генерируем транскрипцию для аудио с помощью hard меток (наиболее вероятностный токен) без использования лингвистической модели.

Один из ключевых компонентов предложенного алгоритма slimIPL - это динамический кэш для псевдо-разметки, который уменьшает чувствительность к гиперпараметрам псевдо-разметки и стабилизирует обучение. slimIPL очень эффективен и требует 3.5-4x меньше вычислительных ресурсов для обучения чем другие state-of-the-art методы.

При использовании только 10 часов размеченных данных slimIPL показывает близкие результаты к state-of-the-art; без использования какой бы то ни было лингвистической модели во время тестирования и генерации псевдо-разметки slimIPL является state-of-the-art при использовании 100 часов размеченных данных.

📚Материалы: https://arxiv.org/abs/2010.11524

➡️Регистрация

🎥Выступление Татьяны Лихоманенко из Facebook AI Research на ютуб.

Завтра, 27 июля в 14:00 (МСК), Лейла Мирвахабова из Сколковского института науки и технологий выступит с докладом на тему "Гиперболические эмбеддинги для задач классификации изображений".

О вебинаре
В этом докладе я расскажу про нашу статью об эмбеддингах изображений в гиперболическое пространство. Обычно в задачах компьютерного зрения используются Евклидовы или сферические эмбеддинги; в нашей статье мы предложили искать эмбеддинги изображений в гиперболическом пространстве.

Сначала я немного поговорю о ранее предложенных методах машинного обучения, использовавшие вложения в гиперболические пространства, потом коротко расскажу об обучении на датасетах с малым количеством примеров на каждый класс (few-shot learning), и, наконец, мы обсудим наши эксперименты.

➡️Регистрация

📚Статья: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Khrulkov_Hyperbolic_Image_Embeddings_CVPR_2020_paper.pdf

🎥Выступление Лейлы на тему гиперболических эмбеддингов для задач классификации изображений на ютьюбе.

А мы уходим в небольшой отпуск на месяц. Встретимся в сентябре!

🔔Мы вернулись из отпуска и готовы анонсировать наш следующий вебинар!

Тема: Решена ли проблема обнаружения речевых спуфинг атак?
Спикер: Павел Коршунов, Исследовательский институт Idiap, Мартиньи, Швейцария.
Когда и во сколько: 7 сентября в 14:00 (МСК).

Спикер о вебинаре
Исследования в области голосовых биометрических систем развились настолько, что они потихоньку начинают становиться частью практических индустриальных приложений и процессов. Но повсеместное использование этих систем тормозиться, из-за того что они могут быть легко обмануты с помощью спуфинг атак. В контексте этого вебинара, мы рассмотрим разные подходы и системы для обнаружения спуфинг атак, включая относительно простые модели на основе смеси гауссовских распределений, большие ансамбли разных систем обнаружения атак и модели на основе нейронных систем. Мы также сравним как хорошо разные системы справляются с обнаружением известных и неизвестных атак, а так же как хорошо они работают в контексте одного или нескольких независимых массивов данных.


➡️Регистрация


📚Материалы:
1. P. Korshunov and S. Marcel, "Cross-database evaluation of audio-based spoofing detection systems", Interspeech 2016.
https://infoscience.epfl.ch/record/219837?ln=en

2. P. Korshunov et al. (16 co-authors), "Overview of BTAS 2016 Speaker Anti-spoofing Competition", IEEE International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS), 2016.
http://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/3348

3. P. Korshunov and S. Marcel, "Joint Operation of Voice Biometrics and Presentation Attack Detection", IEEE International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS), 2016.
https://infoscience.epfl.ch/record/223043?ln=en

4. P. Korshunov and S. Marcel, "Impact of score fusion on voice biometrics and presentation attack detection in cross-database evaluations", IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Volume: 11, Issue: 4, June 2017.
https://infoscience.epfl.ch/record/231127?ln=en

5. A. Goncalves, P. Korshunov, R. Violato, F. Simoes, S. Marcel, "On the Generalization of Fused Systems in Voice Presentation Attack Detection", BIOSIG 2017.
http://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/3682

6. H. Muckenhirn, P. Korshunov, M. Magimai.-Doss, S. Marcel, "Long Term Spectral Statistics for Voice Presentation Attack Detection", IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Volume: 25, Issue: 11, Nov. 2017.
http://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/3541

7. P. Korshunov, A. Goncalves, R. Violato, F. Simoes, S. Marcel, "On the Use of Convolutional Neural Networks for Speech Presentation Attack Detection", ISBA 2018.
http://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/3779

8. P. Korshunov and S. Marcel, "A Cross-database Study of Voice Presentation Attack Detection", Chapter in Handbook of Biometric Anti-Spoofing: Presentation Attack Detection, 2nd Edition, 2018.
http://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/3987

🎥Запись доклада Павла Коршунова на ютуб.

А на следующей неделе пройдет вебинар на тему "Эффективные Трансформеры для длинных последовательностей".

Спикер: Валерий Лихошерстов, Кембриджский университет, Кембридж, Великобритания; рисерч Google.

Когда и во сколько: 14 сентября в 17:00 (МСК).

Валерий о вебинаре
Последние годы Трансформеры показывают очень хорошие результаты в различных задачах, включая анализ естественных языков, компьютерное зрение, моделирование протеинов, и т д. К сожалению, сложность вычисления Трансформеров растет квадратично (O(L^2)) с ростом длины последовательности L. На вебинаре мы обсудим зоопарк недавно предложенных методов для уменьшения вычислительной сложности Трансформеров по времени и памяти вплоть до O(L) и даже O(1).

➡️Регистрация

🎥Запись выступления Валерия Лихошерстова.

В следующий вторник, 28 сентября, Денис Катеренчук выступит с докладом "Анализ социальных сетей: определение влияния пользователя с помощью лингвистического анализа"

Спикер: Денис Катеренчук, Университет Города Нью-Йорк, Нью Йорк, США.

Когда и во сколько: 28 сентября в 18:00 (МСК).

Денис о вебинаре
С ростом популярности социальных сетей, миллионы пользователей создают отношения и строят онлайн сообщества с своими лидерами и последователями. Распознавание этих иерархических отношений является важной задачей, потому что это поможет понять социальные сети, предсказать будущие тенденции, улучшить рекомендации, рекламу, и повысить безопасность. В этой работе мы представляем методы основанные на отличиях в стиле общения которые раскрывают информацию о пользователях.

➡️Регистрация

🎥Запись доклада Дениса Катеренчука.

Завтра, 5 октября, пройдет вебинар на тему “Векторно-символьные архитектуры: Искусственный Интеллект на тысячеразмерных случайных векторах”.

Спикер: Евгений Осипов, Технический Университет Лулео, г. Лулео, Швеция.

Когда и во сколько: 5 октября в 12:00 (МСК).

Евгений о вебинаре
Векторно-символьные архитектуры (VSA) - это семейство коннекционистских вычислительных моделей. VSA, также известны как гиперразмерные вычисления, используются для представления концепций (букв, фонем, сложных структур данных) и их значений с использованием принципов распределенного представления данных. Термин "гиперразмерные вычисления" основан на наблюдении, что ключевые аспекты человеческой памяти, восприятия и познания могут быть объяснены математическими свойствами многомерных пространств (теория концентрации меры). Утверждается, что VSA обладают свойствами которые позволят сократить разрыв между символьным и нейросетевым подходом к созданию систем искусственного интеллекта.

Особенный интерес представляет возможность использования VSA как алгоритмическую абстракцию для разработки новых систем искусственного интеллекта на нетрадиционных (нейроморфных) вычислительных архитектурах. В моем докладе я рассмотрю основные принципы векторно-символьных архитектур, их приложения а также некоторые аспекты использования VSA для вычислений на нейроморфных процессорах.

➡️Регистрация

🎥Запись выступления Евгения Осипова.

📊Презентация Евгения.

В следующий вторник Максим Подкорытов выступит с докладом “Влияние архитектуры и процесса обучения на геометрические свойства векторных представлений модели BERT”.

Спикер: Максим Подкорытов, Университет штата Флорида, Таллахасси, Флорида, США.

Когда и во сколько: 12 октября в 17:00 (МСК).

Максим о вебинаре
Модель BERT в свое время показала наилучший результат в нескольких задачах обработки естественного языка. Однако, причины эффективности этой модели недостаточно исследованы. В нашей работе мы устанавливаем, как архитектура и процесс обучения (а именно, моделирование языка с восстановлением случайно испорченных слов) влияют на геометрические свойства векторных представлений модели, и исследуем пригодность промежуточных представлений для задач классификации.

➡️Регистрация

🎥Запись выступления Максима Подкорытова.

В следующий вторник Павел Коршунов выступит с докладом “Распознавание дипфейков: люди против машин”.

Спикер: Павел Коршунов, Исследовательский институт Idiap, Мартиньи, Швейцария.

Когда и во сколько: 19 октября 2021, 14:00 МСК.

Павел о вебинаре
Практически каждый может сейчас сгенерировать реалистичный дипфейк. Уже существует много методов для распознавания дипфейков, но до сих пор непонятно насколько реалистичны дипфейки для обычного человека и справляются ли алгоритмы лучше с их распознаванием. В контексте этого вебинара, мы сравним насколько люди, из результатов субъективного исследования 60-ти человек, лучше или хуже определяют дипфейки по сравнению с двумя моделями распознавания дипфейков.

Публикации по теме:

1. P. Korshunov and S. Marcel, "Subjective and objective evaluation of deepfake videos", ICASSP 2021.

https://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/4543



2. A. Jain, P. Korshunov and S. Marcel, "Improving Generalization of Deepfake Detection by Training for Attribution", MMSP 2021.

https://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/4635



3. P. Korshunov and S. Marcel, "Vulnerability assessment and detection of Deepfake videos", IJCB 2019

https://publications.idiap.ch/index.php/publications/show/4122

➡️Регистрация

Вебинар Павла Коршунова про распознавание дипфейков начнется через 10 минут!
https://us02web.zoom.us/webinar/register/2016215990886/WN_-LznlRyJTeGz4GLJlcdHrg

В следующий вторник Лидия Пивоварова выступит с докладом “Автоматическое определение изменения значений слов”.

Спикер: Лидия Пивоварова, Университет Хельсинки, Хельсинки, Финляндия.

Когда и во сколько: 26 октября 2021, 12:00 МСК.

Лидия о вебинаре:
В докладе будет представлен обзор недавних работ по автоматическому диахроническому анализу языка, в первую очередь по выявлению слов, изменивших свои значения. Представленные в докладе методы базируются на различных принципах: дистрибутивных векторных моделях и грамматических признаках слов. Также будут затронуты возможные приложения диахронического анализа за пределами лингвистики.

➡️Регистрация

🎥Запись вебинара с Павлом Коршуновым о распознавании дипфейков.

🎥Доклад Лидии Пивоваровой.