User Tools

Site Tools


ml4gamma:wdocs:main

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
ml4gamma:wdocs:main [12/07/2025 14:34] – [Domain Adaptation] demichevml4gamma:wdocs:main [25/06/2026 15:25] (current) – [Благодарности] admin
Line 11: Line 11:
   * [[:ml4gamma:wdocs:data_format_hiscore|Формат данных TAIGA-HiSCORE (после моделирования триггера)]]   * [[:ml4gamma:wdocs:data_format_hiscore|Формат данных TAIGA-HiSCORE (после моделирования триггера)]]
   * [[:ml4gamma:wdocs:data_mc_stats|Статистика моделирования]]   * [[:ml4gamma:wdocs:data_mc_stats|Статистика моделирования]]
 +
 +===== Анализ изображений IACT =====
 +
 +==== Параметры Хилласа ====
 +
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:2210.03771v1-gamma-hadron_separation.pdf |Jashwanth S, Sudeep Ghosh, Kavitha Yogaraj, Neha Shah, and Ankhi Roy. "G AMMA - HADRON S EPARATION IN I MAGING ATMOSPHERIC C HERENKOV T ELESCOPES USING Q UANTUM C LASSIFIERS"}}. ArXiv:2210.03771
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:описание_параметров_хилласа.pdf |Описание параметров Хилласа}} (Е.Гресь)
 +  * Вычисление {{ :ml4gamma:wdocs:iact_image_hp_calc.py.zip |параметров Хилласа для IACT}} (Е.Гресь)
 +
 +
 +===== Multimodal =====
 +
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:jacquemont_visapp21_multitask.pdf |Multi-Task Architecture with Attention for Imaging
 +Atmospheric Cherenkov Telescope Data Analysis}}
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:adass2021-multitasks.pdf |Single Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Full-Event
 +Reconstruction with a Deep Multi-Task Learning Architecture}}
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:mmml-tutorial-acl2017.pdf |Tutorial on Multimodal Machine Learning}}
  
 ===== Нормализующие потоки ===== ===== Нормализующие потоки =====
Line 17: Line 34:
   * {{ :ml4gamma:wdocs:nf_pres-2.pdf|Нормализующие потоки. Часть 2: Детектирование аномальных и редких явлений.}}   * {{ :ml4gamma:wdocs:nf_pres-2.pdf|Нормализующие потоки. Часть 2: Детектирование аномальных и редких явлений.}}
   * См. также {{ :ml4gamma:wdocs:understandingdeeplearning_08_28_24_c.pdf |Understanding Deep Learning}}   * См. также {{ :ml4gamma:wdocs:understandingdeeplearning_08_28_24_c.pdf |Understanding Deep Learning}}
 +  * {{ ::ml4gamma:wdocs:inn_inverseproblem.pdf |Inverse Problems with Invertible Neural Networks}}
 +  * {{ :ml4gamma:meetings:imagedenoising.pdf |Disentangling Noise from Images: A Flow-Based Image Denoising Neural Network}}
 +  * {{ ::ml4gamma:wdocs:freia.pdf |FrEIA: Framework for Easily Invertible Architectures}}
  
 +===== Обратимые НС =====
 +
 +  * {{ :ml4gamma:wdocs:indico.cern.ch_event_852553-u_kothe.pdf |cINN for Image-to-Image Translation}}
 +  * [[https://github.com/vislearn/FrEIA|FrEIA]] на GitHub
 ===== Domain Adaptation ===== ===== Domain Adaptation =====
  
Line 48: Line 72:
 ===== Благодарности ===== ===== Благодарности =====
  
 +Для статей и докладов, выполненных по госбюджетной тематике: 
 <code> <code>
-Исследование выполнено в рамках государственного задания Московского  +Исследование выполнено в рамках государственного задания  
-государственного университета имени М.В. Ломоносова с использованием  +МГУ имени М.В. Ломоносова с использованием оборудования,  
-оборудования, предоставленного по Программе развития МГУ, и данных,  +предоставленного по Программе развития МГУ, и данных,  
-полученных на уникальной эксперментальной установке ТАЙГА.+полученных на уникальной научной установке ТАЙГА.
  
-Исследование выполнено за счет средств гранта Российского научного  +The study was conducted as part of a state assignment to  
-фонда № 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/+Lomonosov Moscow State University using equipment provided by  
 +the MSU Development Program and data obtained from  
 +the unique TAIGA research facility. 
 +</code>
  
--------------+Для статей и докладов по грантам РНФ: 
 +<code> 
 +Исследование было поддержано Российским научным фондом (грант № 24-11-00136,  
 +https://rscf.ru/project/24-11-00136/), с использованием оборудования,  
 +предоставленного в рамках Программы развития МГУ имени М.В.Ломоносова,  
 +и данных уникальной научной установки TAIGA. 
 + 
 +---- 
 + 
 +The research was supported by the Russian Science Foundation (grant  
 +no. 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/), using equipment  
 +provided under the Lomonosov Moscow State University Development Program  
 +and data from the unique TAIGA scientific facility.
  
-The study was conducted under the state assignment of Lomonosov Moscow  
-State University using equipment provided under the MSU Development  
-Program and data obtained on the unique experimental setup TAIGA. 
  
-The study was carried out at the expense of the grant of the Russian  
-Science Foundation No. 24-11-00136, https://rscf.ru/project/24-11-00136/ 
 </code> </code>
 +
 +**Внимание!** Одновременная ссылка на госзадание МГУ и грант РНФ недопустима.
 +
ml4gamma/wdocs/main.1752330874.txt.gz · Last modified: by demichev