Полное описание

Матвеев, С. А. Обзор методов визуализации искусственных нейронных сетей / С. А. Матвеев, И. В. Оселедец, Е. С. Пономарев, А. В. Чертков. - Текст : непосредственный // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2021. - Том 61, N 5. - С. 896-910. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0044-4669.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): искусственная нейронная сеть -- интеллектуальный анализ данных -- машинное обучение -- глубокое обучение -- визуализация искусственной нейронной сети
Аннотация: Современные алгоритмы, основанные на искусственных нейронных сетях, крайне полезны при решении множества сложных задач компьютерного зрения, робастного управления, анализа звука и текстов на естественном языке в приложениях обработки данных, робототехники и т.д. Однако для успешного внедрения нейросетевого подхода в критически значимые системы, например, в медицине или в судебной практике, необходима понятная человеку интерпретация внутренней архитектуры и процесса принятия решений сетью. В последние годы особую распространенность для создания интерпретируемых моделей глубокого обучения приобрели методы анализа, основанные на различных техниках визуализации, применяемых к графу вычислений, профилю функции потерь, к параметрам отдельных слоев сети и даже к отдельным нейронам. В данном обзоре систематизируются существующие математические методы анализа и объяснения поведения соответствующих алгоритмов и приводятся постановки соответствующих задач вычислительной математики. Исследование и визуализация глубоких нейронных сетей являются новыми, малоизученными, и в то же время бурно развивающимися областями. Рассмотренные методы позволяют заглянуть вглубь и лучше понять работу нейросетевых алгоритмов. Библ. 57. Фиг. 5. Табл. 2.
Доп. точки доступа:
Оселедец, И.В.
Пономарев, Е.С.
Чертков, А. В.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -053792-670320)

Шифр в сводном ЭК: 39765b4680caa92863f67c75c4f2a2d3

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽