Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры

Архитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектуры
------
------
- Нейронные сети прямого распространения (feed forward neural networks, FF или FFNN) и перцептроны (perceptrons, P);
- Сети радиально-базисных функций (radial basis function, RBF);
- Нейронная сеть Хопфилда (Hopfield network, HN);
- Цепи Маркова (Markov chains, MC или discrete time Markov Chains, DTMC);
- Машина Больцмана (Boltzmann machine, BM);
- Ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine, RBM);
- Автокодировщик (autoencoder, AE);
- Разреженный автокодировщик (sparse autoencoder, SAE);
- Вариационные автокодировщики (variational autoencoder, VAE);
- Шумоподавляющие автокодировщики (denoising autoencoder, DAE);
- Сеть типа “deep belief” (deep belief networks, DBN);
- Свёрточные нейронные сети (convolutional neural networks, CNN);
- Развёртывающие нейронные сети (deconvolutional networks, DN).

[aidatascientist]

Кое-что из внутренностей:

0:38 Нейронные сети прямого распространения и перцептроны;
1:54 Сети радиально-базисных функций;
2:08 Нейронная сеть Хопфилда;
3:22 Цепи Маркова;
3:51 Машина Больцмана;
4:20 Ограниченная машина Больцмана;
4:57 Автокодировщик;
5:36 Разреженный автокодировщик;
6:15 Вариационный автокодировщик;
7:01 Шумоподавляющий автокодировщик;
7:26 Сеть типа “deep belief”;
8:14 Свёрточные нейронные сети;
9:35 Развёртывающие нейронные сети.

[TheMIKEk]

1:40 Разницей между выводом нейронной сети и правильныйм выводом полученным от "учителя"

[Тудисюди-эз]

Еще что нравится что не используются библиотеки. Облегчая понимание