Лекция 3: Обучение методом обратного распространения ошибки

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Третья лекция курса по machine learning на ваших экранах! В этот раз рассказываем об основах глубокого обучения и все глубже погружаемся в нейронные сети и алгоритмы их обучения.

Тема: Обучение методом обратного распространения ошибки

Спикер: Максим Кретов (специалист по машинному обучению и победитель первого в России Хакатона по нейросетевому обучению)

План:

• основные понятия глубокого обучения

• алгоритмы обучения нейронных сетей – метод обратного распространения ошибки

Презентация: https://box.kaspersky.com/f/ce0855d116/?dl=1

А если вы не видели предыдущих лекций и не совсем понимаете, что, как и где, то всю информацию по нашему курсу можете найти по тегу:


Источник: vk.com

Комментарии: