Рабочие документы

См. также раздел "Ограниченный доступ"

• Understanding Deep Learning, Simon J.D. Prince
  Хорошее введение в МО с математическими подробнотями.

• Формат данных TAIGA-optics (до моделирования триггера установок)
• Формат данных IACT (после моделирования триггера)
• Формат данных TAIGA-HiSCORE (после моделирования триггера)
• Статистика моделирования

• Нормализующие потоки. Часть 1: Общее введение.
• Нормализующие потоки. Часть 2: Детектирование аномальных и редких явлений.
• См. также Understanding Deep Learning

• Краткое содержание статьи: Ya.Ganin & V.Lempitsky Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation (arXiv:1409.7495), 2015
• Презентация А.Демичева, 18.05.2025

• Аугментация данных АЧТ в стерео режиме.

• Медианный фильтр
• Автоэнкодер
• Статья про контрастное обучение (SimCLR): Chen T., Kornblith S., Norouzi M., and Hinton G. (2020). A simple framework for contrastive learning of visual representations. In International conference on machine learning (pp. 1597--1607). PMLR.

• Руководства по различным ПО
  • Git
• Работа с git/Forgejo
• Установка Jupyter на Ubuntu
• Установка TensorFlow на Ubuntu