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.
Методология исследований молодежи нуждается в обновлении. Необходима более точная работа с неоднородными группами. К таким выводам пришли участники прошедшей в РУДН V Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Молодежь в современном мире: наследие, ответственность, будущее».
Студенты факультета физико-математических и естественных наук РУДН Елизавета Гайдамака и Анна Живцова еще в 2024 году начали разрабатывать принципиально новый модуль беспроводной связи — он должен сделать беспроводной не только связь между телефоном и вышкой, но и связь между самими вышками. За два года их проект прошел путь от конкурсных презентаций до собственной компании и работающего прототипа. Елизавета Гайдамака рассказала редакции сайта Российского университета дружбы народов, как именно работает модуль, в чем его новизна и как превратить идею в реальный бизнес.
В Российском университете дружбы народов прошел III Национальный конгресс «Спортивная медицина, повышение двигательной активности — основа здоровья нации». Это ключевое отраслевое событие. В фокусе этого года — внедрение передовых протоколов лечения и восстановления, профилактика травматизма и формирование стратегий сохранения здоровья спортсменов.