RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика // Архив

Автомат. и телемех., 2022, выпуск 10, страницы 47–59 (Mi at16050)

Тематический выпуск

Анализ свойств вероятностных моделей в задачах обучения с экспертом

А. И. Базароваa, А. В. Грабовойa, В. В. Стрижовb

a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН, Москва

Аннотация: Работа посвящена построению интерпретируемых моделей машинного обучения. Решается задача аппроксимации набора фигур на контурном изображении. Вводятся предположения, что фигуры являются кривыми второго порядка. При аппроксимации фигур используются информация о типе, расположении и форме кривых, а также о множестве их возможных преобразований. Такая информация называется экспертной, а метод машинного обучения, основанный на экспертной информации, называется обучение с экспертом. Предполагается, что набор фигур аппроксимируется набором локальных моделей. Каждая локальная модель, основанная на экспертной информации, аппроксимирует одну фигуру на контурном изображении. Для построения моделей предлагается отображать кривые второго порядка в пространство признаков, в котором каждая локальная модель является линейной. Таким образом, кривые второго порядка аппроксимируются набором линейных моделей. В вычислительном эксперименте рассматривается задача аппроксимации радужной оболочки глаза на контурном изображении.

Ключевые слова: смесь экспертов, экспертное обучение, линейные модели, интерпретируемые модели.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. А. Лазарев

Поступила в редакцию: 31.01.2022
После доработки: 25.06.2022
Принята к публикации: 29.06.2022

DOI: 10.31857/S0005231022100051


 Англоязычная версия: Automation and Remote Control, 2022, 83:10, 1527–1537

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024