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.
В Москве прошёл XXXIII Российский национальный конгресс «Человек и лекарство» — главное ежегодное междисциплинарное событие в мире медицины, объединяющее науку, образование и клиническую практику. В этом году в числе лауреатов престижного конкурса молодых учёных — представитель медицинского института РУДН, ассистент кафедры общей врачебной практики Захар Иванов.
Исследование студентов экономического факультета РУДН «Страны СНГ — страны БРИКС: сотрудничество в целях развития ИИ» заняла 1 место в конкурсе работ по направлению «Страны СНГ — страны мира: партнёрство в целях устойчивого развития». Состязание проводилось в рамках IV Международной научной конференции «В целях устойчивого развития цивилизации: сотрудничество, наука, образование, технологии. Путь стран СНГ к 17 ЦУР: комплексный подход».
Международная группа учёных, в составе которой работает профессор аграрно-технологического института РУДН Яков Кузяков, сделала важное открытие в области сельскохозяйственных наук. Исследование, опубликованное в январе 2026 года, показывает, что простое изменение расположения листьев растений (архитектура полога) позволяет одновременно увеличить мировое производство еды на треть и добиться резкого сокращения выбросов парниковых газов.