Участник:PanchenkoSviatoslav
Материал из MachineLearning.
(→Научно-исследовательская работа) |
(→Научно-исследовательская работа) |
||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
== Научно-исследовательская работа == | == Научно-исследовательская работа == | ||
| - | '''Весна 2019, 6-й семестр''' | + | ''''Весна 2019, 6-й семестр'''' |
'''Получение простой выборки на выходе слоя нейронной сети''' | '''Получение простой выборки на выходе слоя нейронной сети''' | ||
Границы применимости многочисленных методов математической статистики, применяемых в анализе, обуславливаются знанием вероятностной природы данных, которая, как правило, заранее неизвестна. В данной статье предлагается объединение целого комплекса статистических критериев в универсальный инструмент исследования распределений, порождающих выборки. Также предлагается алгоритм усовершенствования нейронной сети на основе анализа выборки, полученной на выходе её предпоследнего слоя, с помощью предложенного инструмента. | Границы применимости многочисленных методов математической статистики, применяемых в анализе, обуславливаются знанием вероятностной природы данных, которая, как правило, заранее неизвестна. В данной статье предлагается объединение целого комплекса статистических критериев в универсальный инструмент исследования распределений, порождающих выборки. Также предлагается алгоритм усовершенствования нейронной сети на основе анализа выборки, полученной на выходе её предпоследнего слоя, с помощью предложенного инструмента. | ||
Версия 19:00, 12 декабря 2019
Панченко Святослав, студент факультета прикладной математики МФТИ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
email: panchenko.sk@phystech.edu
Научно-исследовательская работа
'Весна 2019, 6-й семестр' Получение простой выборки на выходе слоя нейронной сети
Границы применимости многочисленных методов математической статистики, применяемых в анализе, обуславливаются знанием вероятностной природы данных, которая, как правило, заранее неизвестна. В данной статье предлагается объединение целого комплекса статистических критериев в универсальный инструмент исследования распределений, порождающих выборки. Также предлагается алгоритм усовершенствования нейронной сети на основе анализа выборки, полученной на выходе её предпоследнего слоя, с помощью предложенного инструмента.
