Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68
почта: fes@hse.ru
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. |