Новосибирские ученые создают быстрообучаемые нейронные сети для обработки текстовой информации. Они уже получили поддержку Российского фонда фундаментальных исследований.
Об этом рассказал декан факультета прикладной математики и информатики НГТУ Владимир Тимофеев. Такая нейросеть будет устойчивой к ошибкам, за счёт чего затраты на обработку данных будут минимальными.
Учёные Новосибирска впервые использовали робастный подход, чтобы снизить влияние грубых ошибок на работу нейронных сетей. Так, в будущем можно будет достичь точной работы нейросетей на реальных данных. Сократится и время на их изучение.
«Архитектура сети будет достаточно простой, а затраты на предобработку данных –минимальными», – уточнил Владимир Тимофеев.
Полученные в результате разработки нейросети будут применять для классификации текстовых данных, для которых нужны нетипичные алгоритмы. На разработки уйдёт порядка двух лет.
