Участник:PanchenkoSviatoslav

Материал из MachineLearning.

Версия 18:56, 18 февраля 2019 (править) PanchenkoSviatoslav (Обсуждение | вклад) (Новая: Панченко Святослав, студент факультета прикладной математики МФТИ Кафедра "'''Интеллектуальные сист...) ← К предыдущему изменению		Версия 18:59, 12 декабря 2019 (править) (отменить) PanchenkoSviatoslav (Обсуждение | вклад) (→Научно-исследовательская работа) К следующему изменению →
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.

---

Версия 18:59, 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.