Системы и средства глубокого обучения в задачах классификации

Работа посвящена построению сети глубокого обучения и оптимизации ее параметров с помощью вычислительных мощностей графического ускорителя на основе сервиса облачных вычислений Amazon Web Services (AWS). Рассматривается задача классификации временны́х рядов. Для ее решения строится сеть глубокого обучения: суперпозиция универсальных моделей. В качестве исследуемой структуры сети рассматривается композиция ограниченной машины Больцмана, автокодировщика и двухслойной нейросети. Анализируется зависимость ошибки классификации от числа параметров и размера обучающей выборки. В качестве иллюстрирующего примера рассматривается задача классификации временны́х рядов акселерометра мобильного телефона. Приведены рекомендации по использованию программного обеспечения, предназначенного для решения задач глубокого обучения.