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 июне в Минске прошла серия мероприятий Шанхайской организации сотрудничества, ключевым из которых стало X Совещание министров образования государств — членов ШОС. Также там состоялись Форум молодых учёных и II Инновационный лагерь аспирантов «Китай — ШОС». Делегация РУДН представила доклады по актуальным направлениям современной науки — от медицинской диагностики и искусственного интеллекта до устойчивого развития сельского хозяйства и микрофлюидных технологий.
На кафедре теории вероятностей и кибербезопасности факультета физико-математических и естественных наук РУДН реализуется научный проект, направленный на решение ключевых проблем будущих поколений мобильной связи.
В ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора прошла научно-практическая конференция молодых учёных и специалистов «Проблемы эпидемиологии, терапии и лабораторной диагностики инфекционных болезней — 2026». Студентка 2 курса направления «Лечебное дело» медицинского института РУДН Василисса Фомина заняла третье место с докладом «Персонализированная фотодинамическая терапия инфекционных заболеваний: от лабораторной диагностики к клиническому прогнозу с помощью AI».