filmov
tv
Лекция 5: Рекуррентные сети. МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».

Показать описание
Пятое занятие на МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для студентов МГУ.
Преподаватель: Виктор Немченко
00:00 Заставка
00:06 Приветствие
00:13 Лекция 5. Рекуррентные нейронные сети
00:18 В предыдущих сериях
00:44 Часть 1
01:07 Тип данных
01:39 Примеры последовательности
03:19 1D
04:35 Пример
04:46 Рекуррентная нейронная сеть
07:05 Конфигурация RNN
07:06 Many to one
07:52 Many to many
08:17 One to many
09:04 Основная идея рекуррентных нейронных сетей
09:14 Ответы на вопросы
09:42 Часть 2
09:46 Демонстрация работы рекуррентной нейронной сети
13:52 Совместить CNN и RNN
15:04 Демонстрация описания картинки нейросетью
16:05 Что происходит с весами в длинных последовательностях
16:39 Проблема затухающего градиента
17:26 Bidirectional RNN
18:09 Проблема взрывающегося градиента
18:19 Кратковременная память
18:36 Долговременная память
19:51 Ответы на вопросы
22:10 Часть 3
22:23 Научные примеры
#MSU_AI #Фонд_Интеллект
Преподаватель: Виктор Немченко
00:00 Заставка
00:06 Приветствие
00:13 Лекция 5. Рекуррентные нейронные сети
00:18 В предыдущих сериях
00:44 Часть 1
01:07 Тип данных
01:39 Примеры последовательности
03:19 1D
04:35 Пример
04:46 Рекуррентная нейронная сеть
07:05 Конфигурация RNN
07:06 Many to one
07:52 Many to many
08:17 One to many
09:04 Основная идея рекуррентных нейронных сетей
09:14 Ответы на вопросы
09:42 Часть 2
09:46 Демонстрация работы рекуррентной нейронной сети
13:52 Совместить CNN и RNN
15:04 Демонстрация описания картинки нейросетью
16:05 Что происходит с весами в длинных последовательностях
16:39 Проблема затухающего градиента
17:26 Bidirectional RNN
18:09 Проблема взрывающегося градиента
18:19 Кратковременная память
18:36 Долговременная память
19:51 Ответы на вопросы
22:10 Часть 3
22:23 Научные примеры
#MSU_AI #Фонд_Интеллект