Статья
Повышение качества классификации компьютерных атак сверточной нейронной сетью посредством балансировки обучающей выборки
Рассматривается подход к балансированию обучающей выборки при решении задачи классификации компьютерных атак сверточной нейронной сетью. Проведено сравнение, на одной и той же структуре нейронной сети, качества классификации без и с использованием балансировки обучающей выборки. Проведен вычислительный эксперимент, показавший эффективность использования балансировки в случае, когда число данных разных классов в исходной выборке существенно различается.
В работе рассмотрена задача одновременного распознавания пола и возраста по видео лиц на основе сверточных нейронных сетей в расчете на эффективную реализацию на мобильных платформах. Исследованы способы агрегации решений, полученных для обработки каждого видео кадра, в том числе применение комитета классификаторов на основе теории Демпстера-Шафера. Предложен новый способ предсказания возраста в виде оценки математического ожидания нескольких наиболее вероятных возрастов. Проведено сравнение известных нейросетевых моделей со специально обученной модификацией сверточной сети MobileNet с двумя выходами. Представлены экспериментальные исследования для наборов данных Kinect, IJB-A, Indian Movie, EmotiW. Показано, что предложенный подход позволяет повысить точность распознавания пола и возраста на 2-5% и 5-10%, соответственно, по сравнению с известными аналогами.
The paper deals with unconstrained face recognition task for the small sample size problem based on computation of distances between high-dimensional off-the-shelf features extracted by deep convolution neural network. We present the novel statistical recognition method, which maximizes the likelihood (joint probabilistic density) of the distances to all reference images from the gallery set. This likelihood is estimated with the known asymptotically normal distribution of the Kullback–Leibler discrimination between nonnegative features. Our approach penalizes the individuals if their feature vectors do not behave like the features of observed image in the space of dissimilarities of the gallery images. We provide the experimental study with the LFW (Labeled Faces in the Wild), YTF (YouTube Faces) and IJB-A (IARPA Janus Benchmark A) datasets and the state-of-the-art deep learning-based feature extractors (VGG-Face, VGGFace2, ResFace-101, CenterFace and Light CNN). It is demonstrated, that the proposed approach can be applied with traditional distances in order to increase accuracy in 0.3–5.5% when compared to known methods, especially if the training and testing images are significantly different.
В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие модели должны быть полностью дообучены для задач распознавания эмоций. Экспериментальные исследования для нескольких наборов данных показали, что предлагаемый подход позволяет достичь высокой точности классификации и одновременно существенно сократить вычислительную сложность и затраты памяти по сравнению с известными аналогами
Журналы событий, сохраняемые современными информационными и техническими системами, как правило, содержат достаточно данных для автоматизированного восстановления моделей соответствующих процессов. Разработано множество алгоритмов для построения моделей процессов, проверки соответствия фактического поведения системы модельному, сравнения моделей процессов, и т.д. Однако возможность быстрого анализа выбираемых пользователями частей журнала до сих пор не нашла полноценной реализации. В статье описан метод многомерного хранения журналов событий для извлечения и анализа процессов, основанный на подходе ROLAP. Результатом анализа журнала является направленный невзвешенный граф, представляющий собою сумму возможных последовательностей событий, упорядоченных по вероятности их возникновения с учетом заданных условий. Разработанный инструмент позволяет выполнять совместный анализ моделей подпроцессов, восстановленных из частей журнала путем задания критериев отбора событий и требуемого уровня детализации модели.
Труды содержат доклады, представленные учеными из России, Украины, Белоруссии, Казахстана, Эстонии, Узбекистана, Германии, Польши, посвященные актуальным проблемам радиационной физики твердого тела (влияние радиации на физико-химические свойства и структуру металлических, полупроводниковых и диэлектрических материалов, влияние факторов космического пространства на свойства конструкционных и функциональных материалов и покрытий космических аппаратов, радиационно-технологические методы получения материалов, в частности наноматериалов, модифицирования и обработки материалов с целью улучшения их эксплуатационных свойств, создание и получение экологически чистых материалов с низкой наведенной радиоактивностью и др.).
Труды содержат доклады, представленные специалистами из России, Украины, Белорусии, Казахстана, Узбекистана, Германии, Великобритании, Польши по направлениям:«Радиационная физика металлов», «Радиационная физика неметаллических материалов», «Физические основы радиационной технологии» и посвященные разнообразным проблемам радиационной физики твердого тела (процессы прохождения заряженных и нейтральных частиц, рентгеновского и гамма-излучений через вещество, электрон-атомные, атом-атомные, ион-атомные и др. столкновения в твердых телах, ориентационные явления при взаимодействии высокоэнергетических частиц с твердым телом, радиационно-индуцированные и радиационно-стимулированные явления в твердых телах и др.).
В сборнике представлены тезисы докладов участников XIX Международной студенческой конференции-школы-семинара «Новые информационные технологии», состоявшейся в мае 2011 года.
Сборник состоит из двух разделов. Первый раздел сборника включает пленарные доклады ведущих специалистов. Второй раздел содержит тезисы докладов студентов и аспирантов, учащихся техникумов и колледжей, участвовавших в работе школы-семинара.
Рассмотрены концептуальные вопросы моделирования бизнеса, проектного управления, роли управления персоналом в оптимизации бизнеса. Изложены концептуальные подходы к определению путей повышения эффективности управления. Дана характеристика особенностей внедрения информационных систем в экономике, значения систем управления качеством. Пособие предназначено для студентов очной и очно-заочной форм обучения по специальности «Менеджмент организации», однако может быть полезно и студентам других специальностей, изучающим дисциплины «Информационные технологии управления», «Автоматизированные информационные системы», «Информационные системы в экономике», «Управление качеством».
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра α, β, γ, δ. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → ∞. При α≠0 найдено 10 степенных разложений с двумя экспоненциальными добавками каждое. Шесть из них - по целым степеням x (они были известны), и четыре по полуцелым (они новые). При α=0 найдено 4 однопараметрических семейства экспоненциальных асимптотик y(x) и 3 однопараметрических семейства сложных разложений x=x(y). Все экспоненциальные добавки, экспоненциальные асимптотики и сложные разложения найдены впервые. Также уточнена техника вычисления экспоненциальных добавок.
Пусть G — полупростая алгебраическая группа, разложение которой в произведение простых групп не содержит групп типа A, и P⊆G — параболическая подгруппа. Дополняя результаты Попова [7], мы перечисляем все тройки (G, P, n), такие что (а) в кратном многообразии флагов G/P × G/P × . . . × G/P (n множителей) существует открытая G-орбита, (б) число G-орбит на кратном многообразии флагов конечно.
Я выписываю точную формулу для (теоретико-множественной) системы результантов как набора коэффициентов одного результанта.