Участник:Perekrestenko
Материал из MachineLearning.
(→Отчет о научно-исследовательской работе) |
|||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
'''Перекрестенко Дмитрий Олегович''' | '''Перекрестенко Дмитрий Олегович''' | ||
| - | '''МФТИ, ФУПМ''' | + | '''МФТИ, ФУПМ, 074''' |
Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" | Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" | ||
Версия 18:44, 1 сентября 2013
Перекрестенко Дмитрий Олегович
МФТИ, ФУПМ, 074
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
email: dmitry.perekrestenko@phystech.edu
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2013, 6-й семестр
Порождение нейронных сетей с экспертно-заданными функциями активации
В данной работе исследуются возможности нейронных сетей, основанных на различных алгоритмах обучения, в применении к задачам прогнозирования временных рядов. Анализируется алгоритм Deep Learning и его конкуренты - многослойная сеть с градиентным методом обучения и Madaline. В вычислительном эксперименте сравниваются результаты работы нового алгоритма со стандартным методом обучения -- градиентным спуском, для одно- двух- и трехслойных нейронных сетей. Работа алгоритмов проилюстрирована на задаче прогнозирования объемов потребления и цен на электроэнергию, а также на синтетических данных. Приведены выводы о целесообразности применения алгоритмов Deep Learning к некоторорым классам задач
Публикация
Перекрестенко Д.О. Порождение нейронных сетей с экспертно-заданными функциями активации // Machinelearning.ru , 2013.
