Участник:PanchenkoSviatoslav
Материал из MachineLearning.
(→Весна 2019, 6-й семестр) |
(→Научно-исследовательская работа) |
||
| (2 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
== Научно-исследовательская работа == | == 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.'' | ||
| - | ''' | + | '''Осень 2019, 7-й семестр''' |
| + | |||
| + | '''Probabilistic metric space to model orientation dependent states for fast protein and loop modelling''' | ||
| - | + | ''The project goal is to rank the set of reference proteins, generated from the same set of amino-acids, according to the statistical similarity of the observed protein structure to the structures of reference proteins from the PDB. Briefly, one has to assess does an observed protein looks like a typical reference protein or not, according to some criterion, which are not constructed yet. We have to construct these criterions and to propose the assessment method. | |
| + | '' | ||
Текущая версия
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.
Осень 2019, 7-й семестр
Probabilistic metric space to model orientation dependent states for fast protein and loop modelling
The project goal is to rank the set of reference proteins, generated from the same set of amino-acids, according to the statistical similarity of the observed protein structure to the structures of reference proteins from the PDB. Briefly, one has to assess does an observed protein looks like a typical reference protein or not, according to some criterion, which are not constructed yet. We have to construct these criterions and to propose the assessment method.
