• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Разработка моделей нейронных сетей глубокого обучения с плоским откликом

ФИО студента: Рыжиков Артём Сергеевич

Руководитель: Устюжанин Андрей Евгеньевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Оценка: 9

Год защиты: 2018

В данной работе проводилось исследование архитектур нейронных сетей для получения плоского профиля эффективности относительно различных физических переменных. Результаты полученного исследования позволили без существенной потери качества получить модель с заметно более равномерной и инвариантной эффективностью. Полученные результаты позволят в дальнейшем обучать физически-интерпретируемые модели машинного обучения, одинаково работающих в разных регионах интересующих переменных.

Текст работы (работа добавлена 28 мая 2018 г.)

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