Сценарии глубокого обучения: нейродифференциальные уравнения и их параметры

ФИО студента: Золотов Георгий Романович

Руководитель: Громов Василий Александрович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2020

Изучение нейронных сетей одна из самых перспективных и быстро развивающихся областей науки о данных. Основная цель работы исследование нейродифференциальных уравнений для поиска оптимальных гиперпараметров алгоритмов обучения, отвечающих сетям типа многослойный перцептрон. В работе предлагается новый метод для минимизации функции потерь нейронной сети на основе модели представления нейронной сети в виде потока. Применение такого метода может помочь в понимании процессов обучения нейронной сети указанного типа.

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