В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих…
В последние годы использование технологий Deep Learning позволило достичь значительного прогресса в таких областях, как распознавание образов, автоматический перевод и др. Этот успех, а также разработки в области беспилотных автомобилей и достижения компьютера в игре GO, позволили фантазировать о том, что Искусственный Интеллект скоро будет делать ту работу, которую сейчас выполняют люди, и будет претендовать на их рабочие места. Читать дальше →
Публикуем вторую часть статьи о типах архитектуры нейронных сетей. Вот первая. За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться
Оптимизаторы — важный компонент архитектуры нейронных сетей. Они играют важную роль в процессе тренировки нейронных сетей, помогая им делать всё более точные прогнозы. Специально к старту нового потока расширенного курса по машинному и глубокому обучению, делимся с вами простым описанием основных методик, используемых оптимизаторами градиентного спуска, такими как SGD, Momentum, RMSProp, Adam и др. Читать далее