|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Оптимизация структуры сетей глубокого обучения
М. С. Потанинa, К. О. Вайсерa, В. А. Жолобовa, В. В. Стрижовba a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр имени А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление»
Российской академии наук
Аннотация:
Исследуется проблема выбора оптимальной структуры модели. Моделью служит суперпозиция обобщенных линейных моделей, элементами которой являются линейная регрессия, логистическая регрессия, метод главных компонент, автоэнкодер и нейросеть. Под структурой модели понимаются значения структурных параметров модели, задающих вид итоговой суперпозиции. Исследуется свойства алгоритма выбора структуры модели. Исследуется зависимость точности, сложности и устойчивости модели от способа задания структуры. Создан алгоритм выбора оптимальной структуры нейронной сети. Проведен вычислительный эксперимент с использованием реальных и синтетических данных. В результате эксперимента существенно снижена структурная сложность моделей с сохранением точности аппроксимации.
Ключевые слова:
выбор моделей, линейные модели, автокодировщик, нейронные сети, структура, генетический алгоритм.
Поступила в редакцию: 02.12.2019
Образец цитирования:
М. С. Потанин, К. О. Вайсер, В. А. Жолобов, В. В. Стрижов, “Оптимизация структуры сетей глубокого обучения”, Информ. и её примен., 14:4 (2020), 55–62
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia697 https://www.mathnet.ru/rus/ia/v14/i4/p55
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 245 | PDF полного текста: | 200 | Список литературы: | 16 |
|