ТОП ярких научных работ по версии Павла Ляхова

Представляем Вам ТОП-3 научных публикаций, которые составил Павел Алексеевич Ляхов, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ:

1. Работа ученых из Индии (https://www.researchgate.net/publication/361086682_Detecting_skin_lesions_fusing_handcrafted_features_in_image_network_ensembles) об интеллектуальной системе обнаружения пигментных поражений кожи путем объединения созданных вручную функций в ансамблевую архитектуру нейронной сети. Безусловно, интересный подход к исследованиям в этой области.

2. Группа ученых из Шанхайского университета (https://www-mdpi-com.translate.goog/1424-8220/23/4/2045?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=sc) представила маломощную архитектуру аппаратного ускорителя нейросетевой обработки данных для работы в режиме реального времени. Применение конвейерной структуры сверточной нейронной сети с передачей входных данных и обработкой изображений по столбцам ускоряет вычисления и улучшает энергоэффективности нейросетевого устройства обработки изображений.

3. Научная работа Yeonjong Shin, J?r?me Darbon, George Em Karniadakis (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36774859/) содержит новый алгоритм оптимизации – дробный градиентный спуск, базирующийся на производной Капуто (CGD). Основная идея данной разработки состоит в ускорении сходимости в области глобального минимума с помощью обобщенного градиента Капуто. Данный алгоритм был внедрен в нейронную сеть PINN, решающую неоднородное уравнение Гельмгольца, где среднеквадратичное отклонение у CGD меньше чем у GD на 12 %.

Источник: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

Комментарии: