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

Вычислительная оптимизация цепочек нейронных сетей

ФИО студента: Ефименков Вячеслав Валерьевич

Руководитель: Баевский Юрий Евгеньевич

Кампус/факультет: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Программа: Бизнес-информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2019

Последние пять лет наблюдается быстрый рост использования нейронных сетей и машинного обучения, сопровождающийся множеством исследований и практик, применяющих эти методы к большому спектру применений, таких как: классификация изображений и видео, распознавание речи, перевод языка. По мере того как нейронные сети стали более широко развитыми и используемыми, размеры моделей выросли, для повышения эффективности—модели сегодня имеют десятки, или даже сотни слоев на общую сумму 10-20 миллионов параметров. Такой рост не только подчеркивает и без того трудоемкие и ресурсоемкие процессы обучения нейронных сетей, но и приводит к появлению новых инструментов для оптимизации сложных нейронных сетей.

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