Участник:Mpopova
Материал из MachineLearning.
| Строка 1: | Строка 1: | ||
Попова Мария Сергеевна, МФТИ, ФУПМ, 174 группа | Попова Мария Сергеевна, МФТИ, ФУПМ, 174 группа | ||
| + | == Отчеты о научно-исследовательской работе == | ||
| + | |||
| + | === Весна 2014, 6-й семестр=== | ||
| + | '''Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра''' | ||
| + | |||
| + | ''В данной работе решается проблема построения оптимальных устойчивых моделей в задаче классификации физической активности человека. Каждый тип физической активности конкретного человека описывается набором признаков, сгенерированных по временным рядам с акселерометра. В условиях мультиколлинеарности признаков выбор устойчивых моделей классификации затруднен из-за необходимости оценки большого числа параметров этих моделей. Оценка оптимального значения параметров также затруднена в связи с тем, что функция ошибок имеет большое количество локальных минимумов в пространстве параметров. В работе исследуются модели, принадлежащие классу двуслойных нейронных сетей. Ставится задача нахождения Парето оптимального фронта на множестве допустимых моделей. Предлагаются критерии оптимального, последовательного и устойчивого прореживания нейронной сети, критерий наращивания сети, а также строится стратегия пошаговой модификации модели с использованием предложенных критериев. В вычислительном эксперименте модели, порождаемые предложенной стратегией, сравниваются по трем критериям качества - сложность, точность и устойчивость.'' | ||
| + | |||
| + | '''Публикация''' | ||
| + | *{{Статья | ||
| + | |автор = Попова М.С. | ||
| + | |название = Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра | ||
| + | |журнал = Информатика и ее применения | ||
| + | |год = 2014 | ||
| + | }} | ||
Версия 17:12, 10 августа 2014
Попова Мария Сергеевна, МФТИ, ФУПМ, 174 группа
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2014, 6-й семестр
Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра
В данной работе решается проблема построения оптимальных устойчивых моделей в задаче классификации физической активности человека. Каждый тип физической активности конкретного человека описывается набором признаков, сгенерированных по временным рядам с акселерометра. В условиях мультиколлинеарности признаков выбор устойчивых моделей классификации затруднен из-за необходимости оценки большого числа параметров этих моделей. Оценка оптимального значения параметров также затруднена в связи с тем, что функция ошибок имеет большое количество локальных минимумов в пространстве параметров. В работе исследуются модели, принадлежащие классу двуслойных нейронных сетей. Ставится задача нахождения Парето оптимального фронта на множестве допустимых моделей. Предлагаются критерии оптимального, последовательного и устойчивого прореживания нейронной сети, критерий наращивания сети, а также строится стратегия пошаговой модификации модели с использованием предложенных критериев. В вычислительном эксперименте модели, порождаемые предложенной стратегией, сравниваются по трем критериям качества - сложность, точность и устойчивость.
Публикация
- Попова М.С. Выбор оптимальной модели классификации по измерениям акселерометра // Информатика и ее применения. — 2014.
