Krzysztof Graczyk

Sieci neuronowe – bezmodelowa analiza danych?

Podczas seminarium opowiem o zastosowaniu jednokierunkowych sieci neuronowych do analizy danych eksperymentalnych. W szczególności skupie uwagę na podejściu bayesowskim, które pozwala na klasyfikację i wybór najlepszej hipotezy badawczej. Metoda ta ma w naturalny sposób wbudowane tzw. kryterium „brzytwy Ockhama”, preferujące modele o mniejszym stopniu złożoności. Dodatkowym atutem podejścia jest brak wymogu używania tzw. zbioru testowego do weryfikacji procesu uczenia. W drugiej części seminarium omówię własną implementacje sieci neuronowej, zawierającą metody uczenia bayesowskiego. Na zakończenie pokaże moje pierwsze zastosowania w analizie danych rozproszeniowych.