Участник:Andriygav

Материал из MachineLearning.

Версия 17:02, 29 ноября 2018

Грабовой Андрей

• МФТИ, ФУПМ
• Интеллектуальные системы
• Интеллектуальный анализ данных
• E-mail: grabovoy.av@phystech.edu andriy.graboviy@mail.ru

Весна 2018, 6й семестр

Автоматическое определение релевантности параметров нейросети
Работа посвящена оптимизации структуры нейронной сети. Предполагается, что число параметров нейроной сети можно существенно снизить без значимой потери качества и без значимого повышения дисперсии функции ошибки. Предлагается метод прореживания параметров нейронной сети, основанный на автоматическом определении релевантности параметров. Для определения релевантности параметров, предлагается проанализировать ковариационую матрицу апостериорного распределения параметров и удалить из нейросети наименее релевантные и мультиколлинеарные параметры. Для определения мультиколлинеарности предлагается использовать метод Белсли. Для анализа качества представленного алгоритма проводятся эксперименты на выборке Boston Housing, а также на синтетических данных.

Осень 2018, 7й семестр

Выступления на конференциях и семинарах

• 12 октября 2018. ИОИ-2018. Автоматическое определение релевантности параметров нейросети.
• 29 ноября 2019. 61-я Всероссийская научная конференция МФТИ'. Поиск оптимальной модели при помощи алгоритмов прореживания.