По словам декана факультета прикладной математики и информатики НГТУ Владимира Тимофеева, учёные применят робастный подход. Он выявляет грубые ошибки и снижает их влияние на работу нейросети.
В отличие от традиционных методов, робастный подход обеспечит устойчивый алгоритм обучения сети и точность её работы с реальными данными.
«Технология предлагается впервые. В рамках исследований будут разработаны принципиально новые нейронные сети, свойства которых ещё только предстоит изучить. Должно сократиться время на обучение нейронной сети (по сравнению с традиционным подходом). Архитектура сети при этом будет достаточно простой, а затраты на предобработку данных — минимальными», — рассказал Владимир Тимофеев (цит. по: ТАСС).
Полученные нейросети будут использовать для классификации текстовых данных, где нужны нетипичные алгоритмы.