Разреживание нейросетей для уменьшения размерности признакового пространства в задаче поиска изображений

ФИО студента: Воронкова Дарья Сергеевна

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2018

Глубокие сверточные нейронные сети успешно применяются для построения представлений изображений в задаче поиска изображений. Однако, применение данных методов в различных приложениях может оказаться проблематичным из-за высокой размерности получающихся представлений, что требует дополнительных вычислительных затрат. В то же время существуют методы, которые добавляют в нейросеть структурную разреженность, что приводит к более компактной архитектуре без существенных потерь в качестве. В данной работе исследуются свойства методов структурной разреженности в задаче поиска изображений. Проводится сравнение предлагаемых методов с уже существующими методами уменьшения размерности. Данный подход может снизить требуемое количество вычислительных ресурсов, делая современные методы построения представлений более эффективными на практике.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ