Семинар по машинному обучению 27 ноября 2019 г.

В докладе рассматривается проблема классификации больших наборов многомерных данных со сложной внутренней структурой, когда применение методов глубокого обучения ограничено малым объемом обучающей выборки. Подобные условия характеризуют задачу полу-контролируемого обучения (Semi-Supervised Learning), методология решения которой в общем случае подразумевает построение графовой модели данных. В докладе изложен подход, в основе которого предложена модифицированная модель самоорганизующихся нейронных карт. Также будет рассмотрена прикладная область исследований, связанная с распознаванием речевых сигналов с использованием информации об электрофизиологической активности ансамблей волокон слухового нерва.