Скачать с ютуб Обратные задачи: теория и практика - Тема 7 в хорошем качестве

Обратные задачи: теория и практика - Тема 7

Решение обратной задачи с предварительным обучением Содержание: 0:00:00 Введение 0:02:22 Обратная задача и регрессия 0:06:57 Насчет таблицы значений 0:12:44 Использование таблицы 0:27:39 Уточнение минимума 0:33:01 Исследование таблицы 0:40:46 Кластеризация 0:45:48 Адаптивная дискретизация 0:53:22 Эффект размера базы данных 1:03:38 Непрерывность при малых сдвигах 1:08:48 Аналитическое обращение 1:11:50 Автоматическое обучение 1:17:55 Обучение нейронных сетей 1:25:30 Свойства нейронных сетей 1:28:34 Пример - характеризация шаров Презентация - https://scattering.ru/lectures/InvPro... Используются картинки из: Gilev et al., “An optimization method for solving the inverse Mie problem based on adaptive algorithm for construction of interpolating database,” J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 131, 202–214 (2013). Moskalensky et al., “Accurate measurement of volume and shape of resting and activated blood platelets from light scattering,” J. Biomed. Opt. 18, 017001 (2013). Dyatlov et al., “An optimization method with precomputed starting points for solving the inverse Mie problem,” Inv. Probl. 28, 045012 (2012). Вороновский и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности, Харьков, Основа (1997). http://en.wikipedia.org/wiki/File:Elm... http://home.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp... Berdnik & Loiko, “Retrieval of size and refractive index of spherical particles by multiangle light scattering: neural network method application,” Appl. Opt. 48, 6178–6187 (2009). Ulyanova & Romanov. "Characterization of spherical homogeneous particles by their light scattering patterns using neural networks", Proceedings of Bremen Zoom Workshop on Light Scattering 2023, pp. 49–53. (подробнее в комментариях к слайдам в презентации)