Недавно исследователи из Google DeepMind, в том числе известный учёный в сфере искусственного интеллекта, автор книги "Разбираемся в глубоком обучении", Эндрю Траск, опубликовали впечатляющую статью, описывающую модель нейронной сети для экстраполяции значений простых и сложных…
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…
Арифметико-логическое устройство (АЛУ) — это фундаментальная часть любого компьютера, выполняющая операции сложения, вычитания и логические операции, однако принцип его работы для многих остаётся загадкой. Я провёл реверс-инжиниринг схемы АЛУ микропроцессора 8085 и в этой…
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