Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
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.
Видео Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс. канала Компьютерные науки
Видео Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс. канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Беседа с Константином ВоронцовымЛекция 1. Нейронные сети. Теоретические результатыИскусственный интеллект и нейронные сети C#. Информационная система медицинской организации25.10.2019. Введение в нейронные сети. Продвинутый и базовый потоки.Лекция 11. Нейронные сетиПрактическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 2Нейронные сети и искусственный интеллект. Лектор - Михаил Бурцев, МФТИЯзыки мозга и культуры | Лекция Татьяны Черниговской01. ИИ без булшита – Александр КрайновМашинное обучение. Композиции классификаторов, часть 2. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Искусственный интеллект C#. Компьютерное зрение и распознавание образов нейронной сетьюСВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow (демо)Машинное обучение. Заключительная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Активное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Основы нейронных сетей | ТехностримБрендон Рорер о нейронных сетяхСергей Марков: "ИИ и машинное обучение: итоги 2017 года"Андрей Себрант. Бизнес в мире самообучающихся машин: наблюдения и практические выводыЕвгений Разинков. Лекция 1. Введение в машинное обучение (курс "Машинное обучение", весна 2019)