Математики РУДН и Свободного университета Берлина предложили новый способ использования нейронных сетей для работы с зашумленными данными больших размерностей
Восстановление распределения вероятностей наблюдаемых данных искусственными нейронными сетями — это наиболее важная часть машинного обучения. Распределение вероятностей не только позволяет прогнозировать поведение исследуемой системы, но и количественно оценить неопределенность, с которой делаются прогнозы. Главная трудность заключается в том, что, как правило, наблюдаются лишь сами данные, но их вероятностные распределения в точном виде не доступны. Для решения этой проблемы используют байесовские и близкие к ним приближенные методы. Но их использование увеличивает сложность нейронной сети и соответственно ее обучения.
Математики РУДН и Свободного университета г. Берлина использовали детерминированные веса для нейронных сетей, а выходами сетей закодировали распределения латентных переменных для искомого маргинального (частного) распределения. Анализ динамики обучения таких сетей позволил им получить формулу, которая корректно оценивает дисперсию распределения наблюдаемых данных, несмотря на наличие в данных выбросов. Предложенную модель проверили на разных данных: синтетических и реальных. Новый метод позволяет восстанавливать распределения вероятностей с более высокой точностью по сравнению с другими современными методами. Точность оценивалась по методу AUC (area under the curve — это площадь под графиком, который позволяет оценить среднеквадратичную ошибку предсказаний в зависимости от размера выборки, оцененной сетью как «надежная»; чем выше оценка AUC, тем качественнее предсказания).
Статья опубликована в журнале Artificial Intelligence.
Продолжаем рассказывать о возможностях для студентов, которые хотят проявить себя как исследователи. Конкурс «Совместный старт» проводится ежегодно в весеннем семестре и ориентирован на поддержку молодёжных объединений. Его цель — помочь студенческим коллективам разработать инновационные и представительские проекты на основе проводимых в РУДН исследований, с перспективой участия в сторонних конкурсах, грантовых программах и научно-технических мероприятиях.
В аграрно-технологическом институте РУДН работает лаборатория агробиотехнологии и молекулярной генетики — место, где классическая агрономия встречается с современными молекулярными технологиями. Сегодня это уже целый научно-исследовательский комплекс: теплица с автоматизированными системами контроля микроклимата, лаборатории искусственного климата и фенотипирования, маркерной селекции и геномики, биохимии и гистологии растений, а также технологической оценки продукции растениеводства.
Коллектив кафедры органической химии факультета физико-математических и естественных наук РУДН получил грантовую поддержку университета на разработку многофункциональных производных пирролидина. Исследователи намерены создать соединения, сочетающие противовоспалительную, антибактериальную, противогрибковую, антиоксидантную и противоопухолевую активность в одной молекуле. Проект рассчитан на