Сивак Мария Алексеевна Робастное обучение нейронных сетей с простой архитектурой для решения задач классификации

Краткое описание

Сивак Мария Алексеевна Робастное обучение нейронных сетей с простой архитектурой для решения задач классификации
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Сивак Мария Алексеевна
Введение

Глава 1 Основные понятия теории машинного обучения

1.1 Задачи и методы

1.1.1 Основные задачи

1.1.2 Классические методы

1.1.2.1 Задача регрессионного анализа

1.1.2.2 Задача кластеризации

1.1.2.3 Задача классификации

1.1.3 Робастный подход

1.1.3.1 Метод наименьших модулей, Ьр-оценки

1.1.3.2 М-оценки и итеративный метод наименьших квадратов

1.2 Определение и виды нейронных сетей

1.3 Простая нейронная сеть для задачи классификации

1.3.1 Модель нейронной сети

1.3.2 Алгоритм обучения нейронной сети

1.3.3 Оценка качества работы нейронной сети

1.4 Особенности практического использования искусственных нейронных сетей

1.5 Программные средства для построения нейронных сетей

1.6 Обоснование цели и задач исследования

Глава 2 Построение робастных нейронных сетей

2.1 Исследование применимости робастных функций потерь в нейронных сетях

2.2 Робастная модификация алгоритма обучения нейронной сети

2.3 Исследование влияния планов эксперимента на точность работы

робастной нейронной сети

Выводы по главе

Глава 3 Исследование устойчивости робастных нейронных сетей

3.1 Исследуемые данные и модели робастных нейронных сетей

Стр.

3.2 Настройка робастных нейронных сетей

3.3 Исследование устойчивости робастных искусственных

нейронных сетей при различной доле засоряющих наблюдений

3.4 Исследование устойчивости робастных искусственных

нейронных сетей при различном числе объектов

Выводы по главе

Глава 4 Программный модуль для построения робастных

нейронных сетей

4.1 Особенности реализации и системные требования

4.2 Архитектура и основные методы

4.3 Использование программного модуля «ИоЬ^КК» для работы в

различных режимах

Выводы по главе

Глава 5 Практическое применение робастных нейронных сетей

5.1 Классификация нефтяных месторождений

5.1.1 Постановка задачи

5.1.2 Результаты классификации

5.2 Определение местоположения проводника при коронарном стентировании

5.2.1 Постановка задачи и анализируемые данные

5.2.2 Результаты исследований

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Приложение А Листинги программного кода

Приложение Б Свидетельства о регистрации программы для

ЭВМ

Приложение В Акты внедрения