title: Feature selection for high-dimensional data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Путин Евгений Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Марюфич Михаил Романович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Maryufich Mikhail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Графеева Наталья Генриховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grafeeva Natalia Genrikhovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031684
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10894
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Извлечение признаков из данных позволяют достигать многих целей: ускорение сходимости методов оптимизации, увеличение целевых метрик, упрощение анализа предметной области.   В данной работе описываются и сравниваются различные способы извлечения признаков.  Предлагается новый метод(основанный на новой архитектуре нейросетей и методе извлечения признаков с помощью производных сети по входам), который в итоге превосходит остальные по показателям целевой метрики. Показана модификация стадии инициирования популяций генетического алгоритма для извлечения признаков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Feature selection from the data allows to achieve many goals: acceleration of convergence of optimization methods, increase in target metrics, simplification of subject area analysis.  In this paper, we describe and compare various ways of extracting characteristics. A new method is proposed (based on the new architecture of neural networks and the method of extracting attributes using derived networks on inputs), which in the end surpasses the rest by the indicators of the target metric. The modification of the stage of initiation of genetic algorithm populations for character extraction is shown.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выбор признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: данные высокой размерности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пол
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature selection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high-dimensional data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gender
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: genetic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Feature selection for high-dimensional data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Извлечение признаков из данных высокой размерности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: final_diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10894/1/final_diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 566,65 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv___Maryufich.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10894/2/reviewSV_Otzyv___Maryufich.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 14,19 kB
resources.filename: reviewSV_Maryufich_M_R__rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10894/3/reviewSV_Maryufich_M_R__rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 12,96 kB