Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Автор: Yandex for ML
Загружено: 2020-05-02
Просмотров: 7964
Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображений ImageNet. Свёрточные нейронные сети осуществили прорыв в компьютерном зрении, впервые обеспечив высокое качество распознавания при обучении по большим данным. Свёрточные слои осуществляют обучаемое преобразование сырого представления объекта в векторное представление фиксированной размерности, с которым далее работает полносвязная сеть, как правило, из небольшого числа слоёв. Для обработки сигналов и текстов используются рекуррентные нейронные сети, для которых есть свой вариант метода BackPropagation. Одна из самых известных рекуррентных сетей – LSTM, а также её упрощённый вариант GRU. Вкратце рассматриваются важнейшие нейросетевые техники – автокодировщики, перенос обучения, самостоятельное обучение, генеративные состязательные сети.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
![[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?](https://ricktube.ru/thumbnail/RJCIYBAAiEI/mqdefault.jpg)
