Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Автоматика и телемеханика, 2018, выпуск 8, страницы 129–147 (Mi at14742)  
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Оптимизация, системный анализ и исследование операций

Выбор моделей глубокого обучения субоптимальной сложности

О. Ю. Бахтеевa, В. В. Стрижовb

a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН, Москва
PDF полного текста (2055 kB) Список цитирования (3)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: Рассматривается задача выбора моделей глубокого обучения субоптимальной сложности. Под сложностью модели понимается минимальная длина описания совокупности выборки и модели классификации или регрессии. Под субоптимальной сложностью понимается приближенная оценка минимальной длины описания, полученная с использованием байесовского вывода и вариационных методов. Вводятся вероятностные предположения о распределении параметров. На основе байесовского вывода предлагается функция правдоподобия модели. Для получения оценки правдоподобия применяются вариационные методы с использованием градиентных алгоритмов оптимизации. Проводится вычислительный эксперимент на нескольких выборках.
Ключевые слова: классификация, регрессия, глубокое обучение, выбор модели, байесовский вывод, вариационный вывод, сложность.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-07-01154
Министерство образования и науки Российской Федерации 05.Y09.21.0018
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 16-07-01154) и РФ (соглашение № 05.Y09.21.0018).
Статья представлена к публикации членом редколлегии: Ф. Т. Алескеров

Поступила в редакцию: 02.04.2017
Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2018, Volume 79, Issue 8, Pages 1474–1488
DOI: https://doi.org/10.1134/S000511791808009X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: О. Ю. Бахтеев, В. В. Стрижов, “Выбор моделей глубокого обучения субоптимальной сложности”, Автомат. и телемех., 2018, № 8, 129–147; Autom. Remote Control, 79:8 (2018), 1474–1488
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BakStr18}
\by О.~Ю.~Бахтеев, В.~В.~Стрижов
\paper Выбор моделей глубокого обучения субоптимальной сложности
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2018
\issue 8
\pages 129--147
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at14742}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=35730323}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2018
\vol 79
\issue 8
\pages 1474--1488
\crossref{https://doi.org/10.1134/S000511791808009X}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000441743800009}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85051549048}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/at14742
  • https://www.mathnet.ru/rus/at/y2018/i8/p129
    • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Автоматика и телемеханика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:298
    PDF полного текста:92
    Список литературы:37
    Первая страница:15
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024