• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Разработка комбинированных нейробайесовских методов машинного обучения

2017

Цель исследования - разработать ряд нейробайесовских моделей глубинного обучения и необходимый для этого математический аппарат.

Задачи исследования:

  • Разработка алгоритмов байесовской регуляризации глубинных нейронных сетей на основе технологии вариационного дропаута;
  • Разработка технологий компактного представления нейронных сетей с помощью тензоризации сверточных, рекуррентных и полносвязных слоев с помощью тензорных разложений и байесовских процедур автоматического определения значимости;
  • Создание комбинированных средств адаптивного ускорения обработки информации нейронными сетями на основе карт внимания и их теоретическое обоснование;
  • Разработка средств инкрементального обучения нейронных сетей;
  • Разработка эффективных методов стохастической оптимизации для настройки весов нейронных сетей;
  • Разработка робастных (устойчивых) процедур нейросетевого байесовского вывода.