Аппроксимация логистической функции, функцией распределения нормальной случайной величины в стохастическом алгоритме Метрополиса-Гастингса

ФИО студента: Чернов Андрей Викторович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Год защиты: 2021

Для большинства современных моделей глубинного обучения невозможно аналитически посчитать апостериорное распределение на веса. Для аппроксимации апостериорного распределения используются методы из семейства Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Однако для получения несмещённой оценки апостериорного распределения на каждой итерации MCMC необходимо применять Metropolis-Hastings (MH) тест, который требует подсчета правдоподобия по всей выборке. В данной работе будет рассмотрен подход, который на каждой итерации MH теста использует не всю выборку, а только батч из нее.

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