• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

Руководство
Научный руководитель Сонин Константин Исаакович
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Карабекян Даниел Самвелович
Заместитель декана по международной деятельности Засимова Людмила Сергеевна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна

Исследовательский проектный семинар № 40

Описание проекта

Общая информация о проекте

Тип проекта

Фундаментальный

Название проекта (на русском и английском языках)

Построение базовых блоков нейронных сетей для микро/макроэкономических моделей (Building neural network blocks for micro/macromodels)

Инициатор проекта от НИУ ВШЭ

Мамедли Мариам Октаевна, МЛ макроэкономического анализа

Инициатор проекта от компании (если есть)

Банк России;

Селезнев Сергей Михайлович, начальник отдела экономических исследований с использованием «Больших данных», seleznevsm@cbr.ru

Описание проекта (максимум 250 слов)

 

Наличие специфичных для задач базовых блоков нейронных сетей, таких как convolution, residual, self-attention, является одной из важнейших составляющих успеха нейронных сетей в различных приложениях. Несмотря на это, в настоящий момент нет работ, которые акцентируют внимание на построении таких блоков на микро/макроданных. Целью данного проекта является построение таких блоков.

В результате мы планируем получить архитектуры сетей, которые позволят сильно упростить процесс обучения нейронных на микро/макроданных, а также повысить точность прогнозов (что является критерием успешности проекта) и интерпретируемость сетей.

Предполагается, что построение блоков будет осуществляться как с использованием специфики микро/макроданных, так и с использованием различных автоматических процедур выбора архитектур сетей.

Требования к студентам

Количество студентов на проекте

 

5 студентов:

1-й год обучения: 1

2-й год обучения: 1

3-й год обучения: 2

4-й год обучения: 1

Требования к студентам - участникам проекта

 

 

Написание курсовой не является обязательным требованием.

Все года обучения: Python, Tensorflow/PyTorch.

1-й год обучения: Базовые знания стандартных архитектур нейронных сетей.

2-й год обучения: Опыт построения моделей общего равновесия с последующим оцениванием.

3-4 год обучения: Опыт построения нейронных сетей и знание принципов выбора гиперпараметров. Базовые знания в области reinforcement learning и эволюционных алгоритмов.



Регистрация на проект здесь