SCI Библиотека

Графовые нейронные сети в настоящее время являются объектом все возрастающего интереса в области машинного обучения и анализа данных. Их специализированная архитектура позволяет эффективно моделировать и анализировать сложные структуры данных на графах, такие как социальные сети, биоинформационные сети, транспортные сети и другие. С возрастанием объема данных, представленных в виде графов, растет их значимость как инструмента для понимания и прогнозирования сложных взаимосвязей и паттернов. Данная работа направлена на оценку эффективности метода L2-регуляризации, применяемого при машинном обучении в контексте задачи кластеризации узлов графа. Под кластеризацией понимается объединение узлов в группы, выделяемые по степени их связности. При обучении используется специальный метод регуляризации и реализующий его алгоритм распространения меток LPA (Label Propagation Algorithm), а также расширение данного подхода на две популярные архитектуры графовых нейронных сетей: GraphSAGE (Graph Sample and Aggregation) и GAT (Graph Attention Networks). В рамках исследования проводится сравнительный анализ эффективности применения метода LPA на различных датасетах, широко применяемых в научных и практических задачах. Результаты исследования показывают заметное улучшение точности анализа графовых моделей данных при использовании анализируемого подхода. Проведенное исследование способствует более глубокому пониманию воздействия общего подхода L2-регуляризации в плане обучения графовых нейронных сетей.

Работа посвящена изучению возможностей применения искусственных импульсных (или спайковых) нейронных сетей для решения задачи приближенной факторизации Винера - Хопфа для процессов Леви в рамках интеллектуальной системы машинного обучения. Одним из приложений факторизации Винера - Хопфа является вычисление цен барьерных опционов, в связи с чем рассматриваемая задача имеет важный прикладной аспект для вычислительной финансовой математики в части создания гибридных численных методов, комбинирующих современные технологии нейросетей третьего поколения и классические методы вычислительной математики. В рамках статьи предложена импульсная нейронная сеть с моделью «интегрировать-и-сработать» с утечками для факторизации тригонометрического полинома в комплексной форме, коэффициенты которого представляют собой распределение вероятностей. Искомые многочлены-факторы имеют аналогичную вероятностную интерпретацию, при этом у первого фактора первая половина коэффициентов равна нулю, а у второго - вторая половина. Вероятностная интерпретация задачи позволяет обойтись без кодирования и декодирования входных и выходных данных в спайки и обратно. Обучение сети проводится для одного набора коэффициентов полинома с целью минимизировать ошибку приближения этого полинома произведением факторов, коэффициенты которых предсказываются сетью, для чего программно реализована собственная функция потерь. В отличие от традиционного подхода к подбору параметров модели на обучающей выборке, в данной работе предлагается минимизировать ошибку приближения конкретной характеристической функции процесса Леви произведением многочленов-факторов. При этом модель не использует фактические значения коэффициентов факторов при обучении, а только значения многочленов, вычисленные с помощью быстрого преобразования Фурье. В рамках вычислительных экспериментов представлен пример факторизации полинома 255-й степени, связанного с гауссовым процессом Леви, с помощью спайковой нейросети. Программная реализация предлагаемого в статье подхода к решению задачи факторизации написана на языке программирования Python с использованием фреймворка машинного обучения pyTorch и библиотеки snnTorch импульсных нейронных сетей.

Настоящая работа является изложением материалов вузовского учебного курса для студентов старших курсов, специализирующихся в области социологических наук. В ней освещаются наиболее распространенные в мировой социологии концепции, служащие методологической основой многих социологических исследований начала ХХ века.

При ее подготовке использованы материалы последних мировых социологических конгрессов, а также материалы бесед автора с ведущими теоретиками социологии.

Книга адресована преподавателям, аспирантам и студентам социологических специальностей, а также всем интересующимся теорией, методологией и историей социологии.

Эркки Калеви Асп (род. в 1930 г.) — известный социолог, профессор социологии и доктор философии, автор многих интересных работ по различным социальным проблемам.

Перед широкой российской аудиторией Э. К. Асп предстает впервые. Предлагаемая читателю русская версия его «Введения в социологию» — это обобщение материалов лекций, с которыми автор выступал в различных университетах мира. Книгу характеризуют ясность, увлекательность и простота изложения. В ней лаконично даны история развития социологии, основные ее понятия, проблемы и направления. Читатель может получить первичное представление о содержании социологии как науки.

Перевод с финского языка.

Для широкого круга читателей.

Рассматриваются все компоненты современной организации с учетом поведения ее членов и отношении между ними.

Особое внимание уделяется наиболее важным с социологической точки зрения проблемам функционирования и развития власти, действию формальных и неформальных коммуникаций, социальным проблемам и др.

Рекомендуется для студентов и преподавателей высших учебных заведений.

Анри Мендра — один из крупнейших французских социологов, профессор Института политических исследований в Париж е, руководитель Национального центра научных исследований. Книга “Основы социологии” выдержавшая во Франции четыре издания, представляет собой введение в социологию, понимаемую в широком смысле — собственно социологию, социальную психологию, этнологию и этнополитологию. Книга снабжена научно-справочным аппаратом: именным указателем, глоссарием, примечаниями и подробной библиографией.

Адресована студентам высших учебных заведений и всем интересующимся социологией, а также историей, психологией, политологией, экономикой, географией.

Раскрываются становление и развитие социологии как теоретической и прикладной науки. Проанализированы концепции наиболее известных представителей социологической мысли. Приводятся основные понятия социологии. Каждая тема включает контрольные вопросы и терминологический словарь. Содержание и структура соответствуют требованиям государственного образовательного стандарта.

Для студентов средних специальных учебных заведений. Представляет интерес для широкого круга читателей, а также специалистов, использующих социологические знания и методы.

Впервые на русском языке выходит сборник работ французского исследователя, стоящего, наряду с Э. Дюркгеймом и М. Вебером, у истока современной социологии. В тематических разделах книги отражена разносторонность научных интересов М. Хальбвакса: социальная структура и условия социальных практик; реальность общества, группы и индивида; связь психологии, экономики и статистики с социологией; функционирование коллективных форм чувствования, восприятия и мышления; история и логика формирования городского пространства; причины демографических изменений; соотношение реального и воображаемого в социологическом объяснении.

Особую важность публикация имеет для прояснения рабочего контекста современной социологии и социальной истории. Для специалистов: социологов, философов, этнологов, историков, аспирантов и студентов, а также широкого круга интеллектуалов.

Учебник последовательно погружает студентов в проблематику методологии анализа данных в социологии и формирует целостное представление о работе с эмпирическим материалом. В нем вводится понятийный аппарат анализа данных; описываются типы информации, с которой работает социолог; приводятся основные приёмы измерения; излагаются логика и методы анализа данных. Особое внимание уделено использованию в социологических исследованиях восходящей и нисходящей стратегии анализа данных, типологического анализа.

Рекомендован Министерством общего и профобразования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений.

Учебное пособие подготовлено в соответствии с «Государственными требованиями (Федеральный компонент) к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки выпускников высшей школы по циклу «Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины». Содержание дидактических единиц этих требований по социологии раскрывается через изложение основных социологических направлений, течений, школ и учений, составляющих богатство социологии, начиная от основания науки и кончая современностью.

Пособие рассчитано на студентов, аспирантов и преподавателей вузов, а также всех интересующихся социологией.