Нейронные сети учатся совсем не так как люди. Оптимизация нейронной сети — на самом деле градиентный спуск по некоторой функции потерь $inline$E(\theta)$inline$, где переменными являются веса слоёв $inline$\theta$inline$. Это очень мощный подход к подстройке системы, который применяется также в…
Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением. Преимущества эволюционных стратегий: Простота реализации Не требуется обратного распространения Легко масштабируется в распределенной среде вычислений Малое число гиперпараметров. Читать дальше →
Привет дорогой друг, ты всегда хотел попробовать машинное обучение, но область выглядела загадочно и сложно? Я хотел бы поделиться с тобой моей историей как я сделал первые шаги в машинном обучении, при нулевом знании Python и высшей математики на небольшом примере. Читать дальше →
Сложность представления данных для глубокого обучения растет с каждым днем. Нейронные сети на основе данных в виде графа (Graph Neural Network, GNN) стали одним из прорывов последних лет. Но почему именно графы набирают все большую популярность в машинном обучении? Конечной целью моего…