Архитектура сверточной нейронной сети LeNet-5: объяснение | Сеть, положившая начало глубокому обу...

В этом видео мы послойно разбираем архитектуру сверточной нейронной сети LeNet-5.
Мы рассматриваем свертки, пулинг, разреженную связность, функции активации и вычисляем точное количество параметров.

Ссылка на коды анимации: https://github.com/ByteQuest0/Animati...

Ссылки на важные видео ✅:

Нейронные сети:    • Understanding Neural Networks | Deep Learn...  

Градиентный спуск:    • CNN Explained Visually: Padding, Stride, P...  

Обратное распространение ошибки:    • Backpropagation Visually Explained | Deep ...  

Помнимая градиентная аппроксимация:    • Gradient Descent With Momentum | Visual Ex...  

Нормализация данных:    • Data Normalization | Why Scaling Your Data...  

📚 Добро пожаловать на канал!
Если вы увлечены изучением сложных концепций самым простым способом, вы попали по адресу. Я создаю визуальные объяснения с помощью анимации, чтобы сделать темы более интуитивно понятными и интересными — особенно в области алгоритмов, ИИ, машинного обучения и других областях.

🎥 Анимации, созданные с помощью Manim:
Manim — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания математических анимаций. Узнайте больше или попробуйте сами:
🔗 https://www.manim.community

Давайте общаться:

GitHub: https://github.com/ByteQuest0
Reddit:   / bytequest  

#LeNet #LeNet5 #CNN #DeepLearning #ComputerVision
#NeuralNetworks #MachineLearning #AI #CNNArchitecture
#YannLeCun #AlexNet #DeepLearningHistory #MNIST