Исследование свойств кубитной нейронной модели для задачи распознавания изображений

Аннотация

Кубитные модели нейронных сетей хорошо себя показали в раздачах регрессии и классификации, однако до настоящего времени не были апробированы на достаточно больших выборках данных. В настоящей работе Плотников А.В. делает попытку адаптировать кубитную нейронную модель, предложенную Коудой (2004) для распознавания изображений. Это удаётся ему с относительным успехом. В работе данная модель апробирована в конкуренции с рекуррентными и свёрточными нейросетями. Удалось добиться устойчивой сходимости кубитной сети, в также возможности применить аугментацию суперпозицией данных на комплексно-значных выходах.

Дата присуждения	июн. 2020
Язык оригинала	русский
Учреждение	Новосибирский государственный университет
Руководитель	Евгений Николаевич Павловский (Научный руководитель)