Основы нейросетей

В 6-м выпуске рассказываю о том, как устроен отдельный нейрон - основной строительный кирпичик нейросетей. Какие задачи он решать может, а какие не может. О том, почему именно нейросети сейчас испытывают такой подъем, среди методов машинного обучения. Как простейший нейрон может выступать в роли логических гейтов и можно ли собрать компьютер полностью на нейросетевой архитектуре. Приятного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Статья на Хабре "7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х" (https://habr.com/ru/post/68365/)

Статья "Нейронные сети. Основы" с хорошими иллюстрациями (http://synset.com/ai/ru/nn/NeuralNet_...)

Отзыв на книгу Петцольда "Код. Тайный язык информатики" на Хабре (https://habr.com/ru/post/68365/)

Продолжаем разговор об основах нейросетей. В этот раз я рассказываю как сеть из простых нейронов может решать сложные задачи. О том, какая математика за всем этим стоит, как строятся сложные многомерные разделяющие поверхности, как обучаются нейросети, что такое градиентный спуск и функция ошибки. Немного затронул темы переобучения и визуализации того, что у нейросетей происходит внутри.

Источник: www.youtube.com

Комментарии: