В настоящее время, одним из трендов в исследовании графовых нейронных сетей является анализ работы таких архитектур, сравнение с ядерными методами, оценка сложности и обобщающей способности. Все это помогает понять слабые места существующих моделей и создает пространство для
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…
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
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