Обучение нейронных сетей | Глубокое обучение на Python

Краткий обзор методов обучения нейронных сетей. Страница курса – http://www.asozykin.ru/courses/nnpython.

Обучение нейронной сети – подбор весов таким образом, чтобы сеть решала поставленную задачу.

Задачи, решаемые нейронными сетями:
– Классификация
– Регрессия.

Типы обучения:
– С учителем (используется в курсе).
– Без учителя.
– Обучение с подкреплением.

Ранние подходы к обучению нейронных сетей:
– Правила Хэбба.
– Правила обучения персептрона.

Современный подход: алгоритм обратного распространения ошибки.

Вариант обучения:
– Полное обучение.
– Онлайн обучение.
– Обучение на мини-выборках.

При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».

Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках:
https://goo.gl/kW93MA

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ
Поделиться

Андрей Созыкин

Меня зовут Андрей Созыкин, я работаю в университете, веду курсы по компьютерным наукам. Здесь представлены видеолекции, подготовленные на основе этих курсов. Для видеолекций я отбираю самые важные материалы, необходимые для понимания предмета, и рассказываю их кратко, без лишних деталей, которые затруднят восприятие. Несмотря на краткость, изложение ведется системно; это не набор забавных видео, никак не связанных между собой.



Обсуждение закрыто.