В статье рассматривается топологический подход к анализу признакового пространства для оценки нейронной сети в процессе её обучения. Исследуется роль вектора скрытых состояний рекуррентного слоя и его эволюции в процессе обучения. Для оценки результатов используются основанные на топологическом анализе метрики.
Сукачев П.П., Хлестунова С.Н. (науч. рук. Гусарова Н.Ф.) Методы оценки и оптимизации нейронных сетей рекуррентного типа на основе топологического анализа признакового пространства // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13190