Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Metody obliczeniowe dla wysokowymiarowego uczenia statystycznego

2018/31/B/ST1/00253

Słowa kluczowe:

metody Monte Carlo rzadkie modelowanie stochastyczna aproksymacja Langevin Monte Carlo klasyfikacja wieloetykietowa sieci bayesowskie

Deskryptory:

  • ST1_13: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna
  • ST1_17: Teoria sterowania i optymalizacja
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów

Panel:

ST1 - Nauki matematyczne: wszystkie dziedziny matematyki, teoretyczne oraz stosowane a także podstawy matematyczne informatyki, fizyka matematyczna i statystyka matematyczna

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Warszawski, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki

woj. mazowieckie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Błażej Miasojedow 

Liczba wykonawców projektu: 5

Konkurs: OPUS 16 - ogłoszony 2018-09-14

Przyznana kwota: 663 600 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2019-07-01

Zakończenie projektu: 2024-07-03

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt zakończony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (5)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (3)
  1. Adaptive Bayesian SLOPE: Model Selection With Incomplete Data
    Autorzy:
    Wei Jiang , Małgorzata Bogdan , Julie Josse ,Szymon Majewski , Błażej Miasojedow, Veronika Ročková & TraumaBase® Group
    Czasopismo:
    Journal of Computational and Graphical Statistics (rok: 2022, tom: 31, strony: 113-137), Wydawca: Taylor and Francis
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1080/10618600.2021.1963263 - link do publikacji
  2. CONET: copy number event tree model of evolutionary tumor history for single-cell data
    Autorzy:
    Magda Markowska, Tomasz Cąkała, Błażej Miasojedow, Bogac Aybey, Dilafruz Juraeva, Johanna Mazur, Edith Ross, Eike Staub, Ewa Szczurek
    Czasopismo:
    Genome Biology (rok: 2022, tom: 23, strony: 128), Wydawca: BMC
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1186/s13059-022-02693-z - link do publikacji
  3. Particle MCMC With Poisson Resampling: Parallelization and Continuous Time Models
    Autorzy:
    Tomasz Ca̧kała , Błażej Miasojedow, Wojciech Niemiro
    Czasopismo:
    Journal of Computational and Graphical Statistics (rok: 2021, tom: 30, strony: 671-684), Wydawca: Taylor and Francis
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1080/10618600.2020.1840998 - link do publikacji
  4. Critical assessment of synthetic accessibility scores in computer-assisted synthesis planning
    Autorzy:
    Grzegorz Skoraczyński, Mateusz Kitlas, Błażej Miasojedow, Anna Gambin
    Czasopismo:
    Journal of Cheminformatics (rok: 2023, tom: 15, strony: 6), Wydawca: BMC
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1186/s13321-023-00678-z - link do publikacji
  5. Absence and presence of Lavrentiev's phenomenon for double phase functionals upon every choice of exponents
    Autorzy:
    Michał Borowski, Iwona Chlebicka, Filomena De Filippis, Błażej Miasojedow
    Czasopismo:
    Calculus of Variations and Partial Differential Equations (rok: 2024, tom: 2,64930555555556, strony: 45314), Wydawca: Sringer
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/s00526-023-02640-1 - link do publikacji
  1. Copula-like Variational Inference
    Autorzy:
    Marcel Hirt, Petros Dellaportas, Alain Durmus
    Konferencja:
    Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019) (rok: 2019, ), Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems
    Data:
    konferencja 8-14.12.2019
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    link do publikacji
  2. Asymptotic Guarantees for Learning Generative Models with the Sliced-Wasserstein Distance
    Autorzy:
    Kimia Nadjahi, Alain Durmus, Umut Simsekli, Roland Badeau
    Konferencja:
    Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019) (rok: 2019, ), Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems
    Data:
    konferencja 8-14.12.2019
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    link do publikacji
  3. Double Logistic Regression Approach to Biased Positive-Unlabeled Data
    Autorzy:
    Konrad Furmańczyk, Jan Mielniczuk, Wojciech Rejchel, Paweł Teisseyre
    Konferencja:
    26th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2023 (rok: 2023, ), Wydawca: IOS Press
    Data:
    konferencja 30.09-4.10.2023
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy