Обогащение данных при обучении нейронных сетей является известным подходом, позволяющим улучшить качество распознавания. В 2017 году рядом учёных были предложены методы смешивания элементов обучающей выборки для получения обогащённых данных. В настоящей работе предлагается исследовать возможность формализации этого метода с помощью квантовой суперпозиции. Результатом работы будет алгоритм квантовой суперпозиции обучающих выборок, а также обозначен класс задач, на которых данный метод позволяет получить более качественные результаты по сравнению с известными архитектурами нейронных сетей.
Дата присуждения | июн 2019 |
---|
Язык оригинала | английский |
---|
Учреждение | - Новосибирский государственный университет
|
---|
Руководитель | Евгений Николаевич Павловский (Научный руководитель) |
---|
Quantum superposition in data augmentation
Маркелов, К. В. (Автор). июн 2019
Диссертация студента: Выпускная квалификационная работа › ВКР магистра