Коллективом МАИ, в состав которого входят студенты магистратуры института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика», разработан ансамбль нейросетей, существенно снижающий долю ошибочного распознавания изображений. Данный алгоритм может быть интересен компаниям, занимающимся компьютерным зрением, а также работающим в таких областях, как автономные системы, диагностика и телемедицина, банковский сектор и страхование и др.
— В ряде случаев, например, при распознавании объектов в системах «свой-чужой», при диагностике заболеваний по медицинским снимкам или при анализе данных в критически важных промышленных системах, ошибочные решения нейронных сетей могут иметь серьёзные последствия. Поэтому разработка методов повышения их точности и надёжности в таких областях является актуальной задачей, — говорит основатель проекта, инженер кафедры 307 «Цифровые технологии и информационные системы», студент магистратуры института № 3 Борис Харченко.
Ансамбль состоит из девяти различных нейросетей, которые работают в симбиозе. При решении задачи каждая по-своему смотрит на поставленный вопрос, тем самым значительно снижая возможность допущения ошибки. Принцип эволюционного согласования решений позволяет каждому агенту сначала генерировать своё решение, а затем выбирать лучшее путём оценивания и голосования.
Свежие комментарии