Предыдущие конференции: 2014 | 2015 | 2016
Поделиться:

Николай Максименко

Research Lead в SoftServe R&D, Львов

Николай Максименко

Research Lead в SoftServe R&D, Львов

Биография

Исследователь в области машинного обучения в SoftServe R&D (Львов). PhD в теоретической физике. Работал в научных институтах Макса Планка в Германии и Институте Вайцмана в Израиле, где занимался теорией и алгоритмами физики сложных систем — от распространения вирусов в социальных сетях до дизайна новых квантовых состояний и физики нейронных сетей.

Доклад

Тема: Глубокое обучение с точки зрения физики

О чем: Высокие возможности моделей глубокого обучения часто связаны с большим количеством лишних степеней свободы, которые усложняют обучение. Множество созданных вручную архитектур нейронных сетей были предложены, чтобы достичь наилучших результатов на данных и решения насущных проблем, но такие архитектуры не обязательно являются оптимальным решением. Недавно связь нейронных сетей со статистической физикой была пересмотрена: обучение глубоких нейронных сетей подобно хорошо известной в физике процедуре ренормализации, а глубокие нейронные сети были отнесены к эффективно аппроксимируемым квантовым волновым функциям. Некоторые мощные физические методы могут быть применены в глубоком обучении для извлечения соответствующих особенностей данных и оптимизации размерности сетей контролируемым образом.
Я представлю обзор последних достижений, благодаря которым глубокое обучение в меньшей степени представляется «черным ящиком», и приведу примеры использования инструментария из квантовой физики.

Все доклады Николай Максименко