Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




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

Информатика и её применения, 2019, том 13, выпуск 2, страницы 62–70
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264190209 (Mi ia594) 		 
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Определение релевантности параметров нейросети

А. В. Грабовойa, О. Ю. Бахтеевa, В. В. Стрижовba

a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
PDF полного текста (1480 kB) Список цитирования (1)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264190209
Аннотация: Работа посвящена оптимизации структуры нейронной сети. Предполагается, что число параметров нейросети можно существенно снизить без значимой потери качества и значимого повышения дисперсии функции ошибки. Предлагается метод прореживания параметров нейронной сети, основанный на автоматическом определении релевантности параметров. Для определения релевантности параметров предлагается проанализировать ковариационную матрицу апостериорного распределения параметров и удалить из нейросети мультикоррелирующие параметры. Для определения мультикорреляции используется метод Белсли. Для анализа качества представленного алгоритма проводятся эксперименты на выборке Boston Housing, а также на синтетических данных.
Ключевые слова: нейронные сети, оптимизация гиперпараметров, метод Белсли, релевантность параметров, прореживание нейронной сети.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-07-0875
Министерство образования и науки Российской Федерации 05.Y09.21.0018
Фонд поддержки проектов Национальной технологической инициативы 13/1251/2018
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект 19-07-0875) и Правительства РФ (соглашение 05.Y09.21.0018). Настоящая статья содержит результаты проекта «Статистические методы машинного обучения», выполняемого в рамках реализации Программы Центра компетенций Национальной технологической инициативы «Центр хранения и анализа больших данных», поддерживаемого Министерством науки и высшего образования Российской Федерации по Договору МГУ им. М. В. Ломоносова с Фондом поддержки проектов Национальной технологической инициативы от 11.12.2018 № 13/1251/2018.
Поступила в редакцию: 31.10.2018
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Грабовой, О. Ю. Бахтеев, В. В. Стрижов, “Определение релевантности параметров нейросети”, Информ. и её примен., 13:2 (2019), 62–70
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GraBakStr19}
\by А.~В.~Грабовой, О.~Ю.~Бахтеев, В.~В.~Стрижов
\paper Определение релевантности параметров нейросети
\jour Информ. и её примен.
\yr 2019
\vol 13
\issue 2
\pages 62--70
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia594}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264190209}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38233330}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia594
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v13/i2/p62
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Информатика и её применения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:303
    PDF полного текста:305
    Список литературы:35
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024