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.
Коллектив исследователей аграрно-технологического института РУДН под руководством кандидата биологических наук Елены Михайловны Чудиновой стал победителем конкурса Российского научного фонда. Проект «Грибо-бактериальные комплексы в патогенезе картофеля и топинамбура: разнообразие и контроль» получил финансирование на
В Гонконгском университете науки и технологий (HKUST) в начале июня прошёл Международный симпозиум по городскому климату и окружающей среде (ISUCE). В мероприятии приняли участие более 90 ведущих учёных из университетов и научных организаций Китая, США, Сингапура, Японии, Великобритании, Германии, Испании и других стран. Институт экологии РУДН на форуме представил кандидат химических наук, доцент департамента экологической безопасности и менеджмента качества продукции Юрий Павлович Хитев.
Учёные кафедры фармацевтической и токсикологической химии медицинского института РУДН обнаружили, что лекарственные препараты, содержащие наночастицы, «светятся» по-разному в зависимости от своего состояния. Чем ближе конец срока годности, тем слабее их тепловое излучение. Этот сигнал регистрируется портативным прибором через закрытую упаковку — без вскрытия, без реактивов, за секунды.