Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и её применения, 2020, том 14, выпуск 4, страницы 55–62
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264200408
(Mi ia697)
 

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
Список литературы:
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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-07-01155
19-07-00885
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 05.Y09.21.0018
13/1251/2018
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты 19-07-1155, 19-07-0885) и правительства РФ (соглашение 05.Y09.21.0018). Настоящая статья содержит результаты проекта «Статистические методы машинного обучения», выполняемого в рамках реализации Программы Центра компетенций Национальной технологической инициативы «Центр хранения и анализа больших данных», поддерживаемого Министерством науки и высшего образования Российской Федерации по договору МГУ имени М. В. Ломоносова с Фондом поддержки проектов Национальной технологической инициативы от 11.12.2018 № 13/1251/2018.
Поступила в редакцию: 02.12.2019
Тип публикации: Статья
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PotVayZho20}
\by М.~С.~Потанин, К.~О.~Вайсер, В.~А.~Жолобов, В.~В.~Стрижов
\paper Оптимизация структуры сетей глубокого обучения
\jour Информ. и её примен.
\yr 2020
\vol 14
\issue 4
\pages 55--62
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia697}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264200408}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia697
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v14/i4/p55
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и её применения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:245
    PDF полного текста:200
    Список литературы:16
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024