|
Тематический выпуск
Анализ свойств вероятностных моделей в задачах обучения с экспертом
А. И. Базароваa, А. В. Грабовойa, В. В. Стрижовb a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН, Москва
Аннотация:
Работа посвящена построению интерпретируемых моделей машинного обучения. Решается задача аппроксимации набора фигур на контурном изображении. Вводятся предположения, что фигуры являются кривыми второго порядка. При аппроксимации фигур используются информация о типе, расположении и форме кривых, а также о множестве их возможных преобразований. Такая информация называется экспертной, а метод машинного обучения, основанный на экспертной информации, называется обучение с экспертом. Предполагается, что набор фигур аппроксимируется набором локальных моделей. Каждая локальная модель, основанная на экспертной информации, аппроксимирует одну фигуру на контурном изображении. Для построения моделей предлагается отображать кривые второго порядка в пространство признаков, в котором каждая локальная модель является линейной. Таким образом, кривые второго порядка аппроксимируются набором линейных моделей. В вычислительном эксперименте рассматривается задача аппроксимации радужной оболочки глаза на контурном изображении.
Ключевые слова:
смесь экспертов, экспертное обучение, линейные модели, интерпретируемые модели.
Образец цитирования:
А. И. Базарова, А. В. Грабовой, В. В. Стрижов, “Анализ свойств вероятностных моделей в задачах обучения с экспертом”, Автомат. и телемех., 2022, № 10, 47–59; Autom. Remote Control, 83:10 (2022), 1527–1537
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at16050 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2022/i10/p47
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 80 | Список литературы: | 29 | Первая страница: | 20 |
|