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

Модели и методы квантизации нейронных сетей на примере задач автоматической обработки текста

ФИО студента: Тропин Федор Владиславович

Руководитель: Ильвовский Дмитрий Алексеевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2021

Современные нейронные сети и методы машинного обучения имеют огромное количество параметров. Также на определенных устройствах, в частности смартфонах и планшетах, вычисления значений в типах данных с плавающей точкой производятся крайне медленно, что приводит к полной бесполезности моделей, которые должны работать в реальном времени. В данной работе мы сравниваем эффективность применения различных методов фейковой квантизации. По результатам проделанной работы мы предполагаем получить данные об эффективности примененных алгоритмов на разнообразных задачах и при различных начальных параметрах.

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