Los matemáticos de la RUDN y la Universidad Libre de Berlín han propuesto una nueva forma de usar redes neuronales para trabajar con datos ruidosos de grandes dimensiones

Los matemáticos de la RUDN y la Universidad Libre de Berlín han propuesto una nueva forma de usar redes neuronales para trabajar con datos ruidosos de grandes dimensiones

Los matemáticos de la RUDN y la Universidad Libre de Berlín propusieron un nuevo enfoque para estudiar las distribuciones de probabilidad de los datos observados utilizando redes neuronales artificiales. El nuevo enfoque interactúa mejor con los llamados valores atípicos, con aquellos objetos de datos de entrada que se distinguen significativamente de la muestra general.

La restauración de la distribución de probabilidad de los datos observados por redes neuronales artificiales es la parte más importante del aprendizaje automático. La distribución de probabilidad no solo nos permite predecir el comportamiento del sistema estudiado, sino también cuantificar la incertidumbre con la que se hacen los pronósticos. La principal dificultad es que, por regla general, solo se observan los datos en sí mismos, pero sus distribuciones de probabilidad en una forma exacta no están disponibles. Para resolver este problema, se utilizan métodos bayesianos y aproximados. Pero su uso aumenta la complejidad de la red neuronal y, en consecuencia, su entrenamiento. La combinación de métodos bayesianos con otros (por ejemplo, con el método delta) permite reducir la incertidumbre.

Los matemáticos de la RUDN y la Universidad Libre de Berlín utilizaron pesos deterministas para redes neuronales, y los resultados de las redes codificaron la distribución de variables latentes para la distribución marginal (privada) deseada. Obtuvieron una fórmula que permite estimar correctamente la varianza de la distribución de los datos observados. Un análisis de la dinámica de aprendizaje de tales redes les permitió obtener una fórmula que estima correctamente la varianza de la distribución de los datos observados, a pesar de la presencia de valores atípicos en los datos. El modelo propuesto se probó con diferentes datos: sintético y real; sobre los datos que contienen emisiones y sobre aquellos de los cuales fueron eliminados previamente. El nuevo método permite restaurar las distribuciones de probabilidad con mayor precisión en comparación con otros métodos modernos. La precisión se estimó utilizando el método AUC (el área bajo de la curva es el área debajo del gráfico que permite estimar el error cuadrático medio de las predicciones según el tamaño de la muestra estimado por la red como «confiable»; cuanto mayor sea el puntaje AUC, mejores serán las predicciones).

El artículo fue publicado en la revista Artificial Intelligence

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15 Mar
El químico RUDN creó un catalizador para oxidar el ciclohexano de manera más eficiente

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07 Mar
Instituto de Investigación Cientìfica de Medicina Molecular y Celular de la RUDN — Ganador de la Megabeca del Fondo Científico Ruso por 128 millones de rublos

En general a nivel nacional hay 3 ganadores, la RUDN es uno de ellos. El Instituto de Investigación Científica de Medicina Molecular y Celular del Instituto de Medicina de la RUDN se convertirá en la base clínica en el campo de la investigación genética para el tratamiento de Sarcomas de tejidos blandos. El proyecto está diseñado para 4 años.

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21 Feb
Químicoy es nuestronuevo objetivo para el tratamiento de los efectos neurodegenerávicos de los niveles elevados de glucosa

Unquímico de RUDN y MSU ha identificadoycómo la composición de lasmoléculas de señalización de oxilitina en el cerebro cambia con el contenido elevado de glucosa. Los resultados ayudarán a crear nuevos medicamentos para tratar la epilepsia y otras enfermedades neurodegenerativas que surgen de la hiperglucemia.