Студентський математичний семінар
540 subscribers
1.15K photos
116 videos
97 files
413 links
"There are no problems, just pauses between ideas"

Математичні доповіді від/для студентів.
Провели 160+ засідань із 2019 року.

Ютуб: https://www.youtube.com/@KSEStudentsMathematicalSeminar

ФБ: https://www.facebook.com/studmathseminar/
Download Telegram
Доброго дня, шановні учасники СМС. Ділимося фотозвітом із 8-ого засідання Студматсемінару в 2025.

Дякуємо всім, хто долучився офлайн (16 людей) і онлайн (7 людей)! 🥰

Усі фото з засідання запрошуємо переглянути на гугл-диску: https://drive.google.com/drive/folders/1P-pWtev7qP-lA_q-thJjdIpyEhbRLYh1?usp=sharing

P.S. Відеозапис доповіді буде трохи пізніше.
6👍4
Шановне СМС-товариство, доброго дня!

Цієї п'ятниці запрошуємо всіх на 7-ме засідання наукового семінару факультету комп'ютерних наук KSE. Цього разу на семінарі вперше буде закордонна гостя! 🤓

Назва доповіді: "Some Mathematical Aspects of Score-Based Generative Models".

Спікер: Maria Han Veiga, PhD, Department of Mathematics, Ohio State University.

Де: Kyiv School of Economics (вул. Миколи Шпака 3), ауд 4.08 і zoom-трансляція.

Коли: Пт, 30.05 о 17:00.

Офіційна реєстрація за посиланням!

Лінк на zoom буде доступний після реєстрації.

Анотація доповіді:

Diffusion probabilistic models have emerged as state-of-the-art tools in generative modeling, capable of producing high-resolution samples from complex, high-dimensional distributions such as images. Despite their effectiveness, these models have certain drawbacks:

Unlike variational autoencoders, they maintain high dimensionality throughout the generation process.
They are susceptible to memorizing training data.

This talk focuses on the second issue by exploring score-based generative modeling. We introduce a smoothed empirical score and derive improved bounds on the KL-divergence between the true data distribution and the approximation generated via this score. Our proposed estimator reduces overfitting and enhances generalization. These results will be supported by experiments on both synthetic and real datasets.
🔥9
Студентський математичний семінар
Шановне СМС-товариство, доброго дня! Цієї п'ятниці запрошуємо всіх на 7-ме засідання наукового семінару факультету комп'ютерних наук KSE. Цього разу на семінарі вперше буде закордонна гостя! 🤓 Назва доповіді: "Some Mathematical Aspects of Score-Based Generative…
Доброго дня, надсилаємо фотозвіт із 7-ого засідання наукового семінару ФКН у КШЕ. Дякуємо всім, хто долучився офлайн і онлайн (у сумі було понад 20 людей). 🥰

Окрема подяка Катерині Антошиній (@sleepwoman) за технічну допомогу в проведенні засідання та фотографії. 🥰❤️
🔥43
diffusions-2025-kse 1.pdf
19.7 MB
Доброго дня, надсилаємо слайди з 7-ого засідання наукового семінару ФКН у KSE, доповідь "Some Mathematical Aspects of Score-Based Generative Models" by Maria Han Veiga.
🔥8
Вітання всім учасникам Студматсемінару!

Запрошуємо відвідати вже 9-те засідання СМС у 2025 році. 🤓

Тема доповіді: “Задача Реньї. Деякі узагальнення випадку розміщення інтервалів двох різних довжин.”

Спікер: Єгор Іващенко, студент 1-го курсу програми "Бізнес-економіка" у KSE. ❤️

Коли: Чт, 5 червня о 17:00.

Де: Київська школа економіки (вул. М. Шпака 3) в ауд 2.08.1 та онлайн через Zoom.

Офіційна реєстрація за посиланням (посилання на Zoom надійде після реєстрації).

У цій доповіді ми розглянемо різні модифікації класичної задачі теорії ймовірності, запропонованої Альфредом Реньї у 1958 році. Вона моделює випадкове розміщення інтервалів фіксованої довжини на відрізку (наприклад, автомобілів уздовж бордюру), і досліджує, яка частина простору в середньому буде зайнята після того, як жоден новий інтервал уже не зможе вміститись.

Ми дізнаємось, що насправді спільне у різних випадкових величин, та як їх можна пов’язати між собою. Розглянемо, які загальні результати можна отримати для випадку розміщення інтервалів двох різних довжин. Наприкінці обговоримо потенційні напрямки подальших досліджень у цьому класі моделей випадкового заповнення.
5❤‍🔥4👍2🔥2