title: Evaluation of HMM applicability for analysis of data streams
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Новиков Борис Асенович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шквиро Ирина Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shkviro Irina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Доктор физико-математических наук, профессор Б.А.Новиков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor B.A.Novikov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013659
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4517
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы является изучение Скрытых Марковских Моделей (СММ) и оценка их применимости для анализа потоковых данных. Кроме СММ были исследованы такие нейронные сети, как автоэнкодеры, стековые автоэнкодеры, стековые шумоподавляющие автоэнкодеры и классификатор - логистическая регрессия. В экспериментах были использованы данные, представляющие собой высокочастотные данные (100Hz), записанные с помощью наручных регистраторов данных у 42 спящих пациентов вместе с показаниями полисомнографа. Для распознавания фаз сна были построены три модели: стековый шумоподаляющий автоэнкодер с логистической регрессией и двумя типами СММ в качестве классификатора. Результаты экспериментов показали, что все три модели делают предсказания не достаточно точно. В результате появляется идея о применении альтернативного подхода к обучению: соревновательного. Была проведена серия экспериментов для сравнения стандартного и соревновательного подходов к обучению нейронных сетей. Результаты экспериментов позволяют сделать следующий вывод: соревновательный метод обучения сетей значительно быстрее стандартного, однако менее точен по сравнению с ним.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The purpose of this work was to investigate Hidden Markov Models (HMM) and estimate theIr ability to analyse data streams. Except HMM, there were investigated also such neural networks as autoencoder, stacked autoencoder, stacked denoising autoencoder and classifier - logistical regression. In our experiments we used dataset from an open source wrist-worn data logger that contains relatively high-frequent (100Hz) 3D inertial data from 42 sleep lab patients, along with their data from clinical polysomnography. For sleep phases recognition were built three models: stacked denoising autoencoder with three classifiers (Logistical regression, two types of HMM). Results show that all three models don't give expected recognition accuracy. As a result, there is appear an idea for alternative way of studying networks: competitional. So there were experiments to compare standart and competitional way of studying networks. Results show that competitional way is much faster but not such accurate as standart way.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Скрытые Марковские Модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Потоки данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Автоэнкодеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Стековые автоэнкодеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Стековые шумоподавляющие автоэнкодеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Градиентный спуск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Стохастический градиентный спуск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Метод сопряженных градиентов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hidden Markov Model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data Streams
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Autoencoder
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Stacked Autoencoders
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Stacked Denoising Autoencoders
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gradient Descent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Stochastic Gradient Descent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Conjugate Gradient Descent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Logistic Regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Evaluation of HMM applicability for analysis of data streams
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оценка применимости HMM для анализа потоков данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st013659.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/1/st013659.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,6 MB
resources.filename: reviewSV_grad-2016.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/2/reviewSV_grad-2016.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 25,77 kB
resources.filename: reviewSV_irina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/3/reviewSV_irina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 22,12 kB
resources.filename: reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/4/reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,12 kB
resources.filename: reviewSV_OtzyvMSmirnov-SHkviro.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/10/reviewSV_OtzyvMSmirnov-SHkviro.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 34 kB
resources.filename: reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4517/11/reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,94 kB