?
Topology and geometry of data manifold in deep learning
Cornell University
,
2022.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
М. : Торус Пресс, 2018
В сборнике представлены тезисы докладов 12-й Международной конференции "Интеллектуализация обработки информации", проводимой Российской академией наук, Федеральным исследовательским центром "Информатика и управление" РАН, Научно-координационный центром "Цифровые методы интеллектуального анализа данных".
Конференция проводится с 1989 г., начиная с 2000 г. - регулярно один раз в два года, и является представительным научным форумом в области интеллектуального анализа данных, машинного обучения, распознавания образов, анализа изображений, ...
Добавлено: 9 октября 2018 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 21 октября 2019 г.
IEEE, 2020
Добавлено: 3 октября 2020 г.
CEUR Workshop Proceedings, 2019
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Жукова Л. В., Кирюшина А. А., Ковальчук И. М. и др., Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии 2018 № 2 (42) С. 56-68
Исследованы проблемы, существующие в системе дистанционного образования (ДО), причины их возникновения, возможные подходы к преодолению.
Рассмотрен пример применения кластерного анализа для дифференциации лиц, прошедших машинное обучение в форме ДО. Дано описание технологии блокчейн, адаптированной для реализации контрольных функций системы ДО. На примере данных о результатах опроса студентов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» методом машинного обучения ...
Добавлено: 18 октября 2018 г.
Кириллов А. Н., Гавриков М. И., Лобачева Е. М. и др., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 2 С. 75-95
В данной работе рассматриваются модели формы объектов на изображении: бинарная и многоклассовая модели Больцмана. Предлагается новый алгоритм обучения многоклассовой модели формы Больцмана, для применения которого достаточно неполной разметки данных, а именно: бинарной разметки и задания семян, указывающих приближенное расположение частей объектов. ...
Добавлено: 30 сентября 2015 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2019
Добавлено: 19 ноября 2019 г.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
University Rennes 1, 2017
This volume is the supplementary volume of the 14th International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA 2017), held from June 13th to 16th 2017, at IRISA, Rennes. The ICFCA conference series is one of the major venues for researches from the field of Formal Concept Analysis and related areas to present and discuss their recent ...
Добавлено: 19 июня 2017 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Кузнецов В. О., Логистика и управление цепями поставок 2018 № 4 (87) С. 27-33
Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей - проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся ...
Добавлено: 29 ноября 2018 г.
Piscataway : IEEE, 2020
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Сорокин К. С., Айзенберг А. А., Анохин К. В. и др., / Cornell University. Series Computer Science "arxiv.org". 2022.
Добавлено: 17 ноября 2022 г.
Вьюгин В. В., М. : МЦНМО, 2013
Книга предназначена для первоначлаьного знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр на предсказания. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой ...
Добавлено: 9 июля 2014 г.
Нужный А. С., Однолько И. С., Глухов А. Ю. и др., Прикладная математика и вопросы управления 2021 № 1 С. 7-22
Предложена математическая модель для оптимизации работы установки гидрокрекинга
гудрона. Целью моделирования является улучшение экономического эффекта выпуска продук
ции за счет подбора оптимальных параметров, таких как расход водорода и температура реакто
ров. В качестве таргетируемого параметра используется показатель седиментов (осадков), опре
деленных при горячем фильтровании (HFT атмосферного остатка).
Модель предполагает поиск минимального значения функционала с ограничениями, пред
ставленными в виде штрафа, накладываемого ...
Добавлено: 11 апреля 2021 г.
Ekaterinburg : CEUR Workshop Proceedings, 2014
АИСТ'2014 — Третья Международная Научная Конференция по Анализу Изображений, Сетей и Текстов.
УЧАСТНИКИ
исследователи, чьи научные интересы связаны с разработкой математических моделей, алгоритмов и инструментов анализа данных;
практики, которые в своей повседневной работе сталкиваются с задачами обработки и анализа графических, текстовых, и других структурированных и неструктурированных данных;
студенты, интересующихся задачами анализа данных, и желающих расширить свои компетенции в области ...
Добавлено: 28 августа 2014 г.
Berlin : Association for Computational Linguistics, 2016
Добавлено: 12 ноября 2016 г.
Switzerland : Springer, 2019
Добавлено: 8 февраля 2020 г.
Крылова Д. В., Максименко А. А., Государственное управление. Электронный вестник 2021 № 84 С. 241-255
В статье авторы на основе ряда зарубежных эмпирических исследований по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения выделяют ряд особенностей в вопросах выявления и противодействия коррупции и приходят к заключению о том, что освещаемые в зарубежных источниках механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий и алгоритмах, обладают разной потенциальной эффективностью и не всегда релевантно ...
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Бартунов С. О., Кондрашкин Д. А., Осокин А. А. и др., / Arxiv.org. Series arXiv:1502.07257 "Computation and language". 2015.
Добавлено: 5 ноября 2015 г.
Денис Турдаков, Астраханцев Н. А., Недумов Я. Р. и др., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 С. 421-438
В статье описан проект Texterra, в рамках которого была создана инфраструктура для анализа текстов. Texterra предоставляет масштабируемое решение для быстрой обработки текстовых документов, основанное на использовании знаний, извлекаемых из Веб-ресурсов и текстовых документов. В данной статье раскрываются детали реализации проекта, варианты использования и результаты экспериментальных исследований разработанных инструментов. ...
Добавлено: 6 ноября 2017 г.