Предварительная защита кандидатской диссертации Ивана Карпухина
В рамках диссертации рассмотрены модели и алгоритмы обучения стохастических нейронных сетей, в частности сетей плотности, для решения задач классификации и обучения метрических пространств. Основное внимание уделено разработке новых методов, таких как классификационно-регрессионный алгоритм обучения модели сравнения изображений, а также модель EXACT, позволяющая оптимизировать точность классификации с помощью градиентных методов. Проведён анализ существующих подходов, предложены теоретически обоснованные решения, и экспериментально доказана их эффективность в сравнении с традиционными методами, включая устойчивость к ошибкам в данных и повышение качества распознавания. Результаты работы имеют практическое применение в областях веб-поиска, биометрии и анализа визуальных данных.
Формат: онлайн