name: Обработка символьных последовательностей методами машинного обучения на основе дифференцируемого выравнивания
keyword_list: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, БИОИНФОРМАТИКА, ДИФФЕРЕНЦИРУЕМОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ, СТРОКОВАЯ МЕДИАНА, ПОИСК МОТИВОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
abstract: Цель: разработка моделей и численных методов дифференцируемого выравнивания, т. е. моделей гладких строковых квазиметрик, которые позволяют решать задачу поиска строковой медианы и подобные ей задачи оптимизации с помощью градиентных методов, а также создание на основе этих моделей эффективных алгоритмов машинного обучения для строковых данных. Разработана гладкая аппроксимация расстояния Левенштейна - дифференцируемое редакционное расстояние (ДРР), а также дифференцируемая мера сходства мотива и последовательности (ДМС). Для обеих метрик предложены эффективные методы расчета значений и градиента с использованием рекуррентных формул.  Разработан эффективный численный метод приближенного поиска строковой медианы на основе ДРР. На основе ДМС предложена модель слоя нейронной сети, которая применена в задаче классификации последовательностей на основе мотивов. Предложенные модели и численные методы реализованы в виде комплекса программ с использованием технологий параллельных вычислений на графическом процессоре.
chairman_dissertation_council.surname: Иванов В. И.
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой ПМиИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Грязев М. В.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 27.35.43
rubrics.name: Математические модели биологии
rubrics.code: 27.35.33
rubrics.name: Математические модели электродинамики и оптики
oecds.code: 01.02.EV
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Горбачев Д. В.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Вещественный, комплексный и функциональный анализ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Бабенко А. Г.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Вещественный, комплексный и функциональный анализ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Касьянов А. С.
opponents.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
opponents.speciality_code: Молекулярная биология
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ТулГУ, Тульский государственный университет, ФГБОУ ВО "ТулГУ", ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет"
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1027100753360
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ТулГУ, Тульский государственный университет, ФГБОУ ВО "ТулГУ", ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет"
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет"
author_organization.ogrn: 1027100753360
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения