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

Вероятностный метод для адаптивного времени вычислений в нейронных сетях Probabilistic method of adaptive computation time in neural networks Кандидатская диссертация Ученая степень НИУ ВШЭ

Соискатель:Фигурнов Михаил Викторович
Руководитель:Ветров Дмитрий Петрович (др. работы под рук-вом)
Члены комитета:Лемпицкий Виктор Сергеевич (Сколковский институт науки и технологий, кандидат физико-математических наук, председатель комитета), Бабенко Артем Валерьевич (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», кандидат физико-математических наук, член комитета), Бойков Юрий Юрьевич (Университет Ватерлоо (Канада), PhD, член комитета), Конушин Антон Сергеевич (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», кандидат физико-математических наук, член комитета), Сенько Олег Валентинович (Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, доктор физико-математических наук, член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:16.01.2019
Диссертация принята к защите:23.01.2019
Дисс. совет:Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:25.03.2019


Диссертационная работа посвящена задаче повышения вычислительной эффективности и интерпретируемости популярной модели компьютерного зрения, свёрточной нейронной сети. Используется предположение, что свёрточные сети пространственно избыточны, то есть применение части слоёв сети в некоторых пространственных позициях не является необходимым для получения высокого качества работы. Разработан перфорированный свёрточный слой, позволяющий пространственно варьировать и снижать объём вычислений. Метод адаптивного времени вычислений, предложенный ранее для рекуррентной нейронной сети, применён к пространственной адаптации числа слоёв свёрточной нейронной сети под конкретный объект. Также построена вероятностная модель пространственной адаптации числа слоёв свёрточной нейронной сети и предложен способ её обучения.

Диссертация [*.pdf, 3.17 Mb] (дата размещения 18.01.2019)
Резюме [*.pdf, 629.28 Kb] (дата размещения 18.01.2019)
Summary [*.pdf, 620.07 Kb] (дата размещения 18.01.2019)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации



Отзывы:
Отзыв научного руководителя
Отзыв члена Комитета
Сведения о результатах защиты:Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень кандидата наук НИУ ВШЭ (протокол № 2 от 25.03.2019). Решением диссертационного совета (протокол № 5 от 12.04.2019) присуждена ученая степень кандидата компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Ключевые слова: вычислительное время свёрточной нейронной сети, компьютерное зрение, метод перфорации свёрточной сети, сверточная нейронная сеть