Брендон Рорер о нейронных сетях

Простой обзор принципов, на которых строятся нейронные сети, включая обратное распространение. Рейтинг — "для всех возрастов".

Статья в блоге: https://brohrer.github.io/how_neural_networks_work.html

Другие статьи “Как это работает”:
How Deep Learning works (глубокое обучение): https://brohrer.github.io/deep_learning_demystified.html
How Convolutional Neural Networks work (свёрточные нейронные сети): https://brohrer.github.io/how_convolutional_neural_networks_work.html
How Bayes Law works (байесовский вывод): https://brohrer.github.io/how_bayesian_inference_works.html
How data science works (наука о данных): https://brohrer.github.io/pocket_guide_data_science.html
How linear regression works (линейная регрессия): https://brohrer.github.io/how_linear_regression_works.html

Оригинальные слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1AAEFCgC0Ja7QEl3-wmuvIizbvaE-aQRksc7-W8LR2GY/edit?usp=sharing
Слайды на русском: https://docs.google.com/presentation/d/1zivpWE1kAkZYc2FNGke8Q85t_SkjkhtJIOOJfpXpt7A/edit?usp=sharing

Лекция Андрея Карпатого Stanford CS231: https://www.youtube.com/watch?v=i94OvYb6noo
Статья Андрея Карпатого “Yes you should understand backprop”: https://medium.com/@karpathy/yes-you-should-understand-backprop-e2f06eab496b#.um2e4ce1b
Статья Николаса Марко “The Black Magic of Deep Learning”: https://nmarkou.blogspot.com.cy/2017/02/the-black-magic-of-deep-learning-tips.html

Оригинал (CC-BY Brandon Rohrer): https://www.youtube.com/watch?v=ILsA4nyG7I0

Видео Брендон Рорер о нейронных сетях канала edyo.ru