Глубокое обучение. Лекция 4. Введение в сверточные нейронные сети (2019-2020)

preview_player
Показать описание
Лекция посвящена главному методу современного компьютерного зрения – сверточным нейронным сетям.
Рассмотрены следующие вопросы:
- Что такое свертка?
- Чем нейрон сверточного слоя отличается от нейрона полносвязного слоя?
- В чем преимущества сверточных слоев?
- Параметры сверточного слоя: размер сверточных фильтров, количество фильтров, страйд.
- Метод ZeroPadding.

Tailor-made AI solutions for unique challenges:

Информация о лекциях:

Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
  1. Евгений Разинков
  2. machine learning
  3. computer vision
  4. AI
  5. razinkov.ai
  6. глубокое обучение
Рекомендации по теме
Глубокое обучение. Лекция 1:06:35

Глубокое обучение. Лекция 4. Введение в сверточные нейронные сети (2019-2020)...

Лекция 4 | 1:01:14

Лекция 4 | Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение | Алексей Ивахненко | Лекториум...

Введение в классификацию. 1:27:36

Введение в классификацию. Машинное обучение, лекция 4

Лекция №4. Введение 1:20:04

Лекция №4. Введение в машинное обучение

Глубокое обучение. Лекция 1:21:32

Глубокое обучение. Лекция 4. Сверточные нейронные сети. Свойства сверточных слоев....

Машинное обучение. Лекция 1:23:57

Машинное обучение. Лекция 4. Классификация

AI4MMR - Лекция 1:08:39

AI4MMR - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения

Глубокое обучение. Лекция 1:26:03

Глубокое обучение. Лекция 5. Обратное распространение через сверточные слои...

Обратное распространение. . 1:12:18

Обратное распространение. . Лекция 4 по Modern Deep Learning (2023)

Машинное обучение. Лекция 1:21:56

Машинное обучение. Лекция 4. Классификация

CV2015. Лекция 4. 1:24:27

CV2015. Лекция 4. Классификация изображений и введение в машинное обучение...

Введение в машинное 1:32:37

Введение в машинное обучение, 4-я лекция

Трансформер, часть 1. 0:39:52

Трансформер, часть 1. Лекция 4 по NLP

Глубокое обучение. Лекция 1:12:00

Глубокое обучение. Лекция 1. Введение в глубокое обучение (курс 'Deep Learning', 2019-2020...

Гайнцева Т.А. - 1:45:33

Гайнцева Т.А. - Введение в глубокое обучение - 4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети...

Введение в машинное 1:12:46

Введение в машинное обучение 4

Глубокое обучение. Самый 0:00:54

Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс

Артамонов С.А. - 1:12:07

Артамонов С.А. - Введение в глубокое обучение - 4. Компьютерное зрение...

Глубокое обучение. Лекция 1:24:43

Глубокое обучение. Лекция 6. Pooling-слои. Свойства сверточных слоев. Архитектура VGG....

Лекция 4. Нейронные 1:07:03

Лекция 4. Нейронные сети и обратное распространение ошибки. Часть первая....

Введение в глубокое 1:18:57

Введение в глубокое обучение. Лекция 1 по Deep Learning.

Modern Deep Learning 0:59:51

Modern Deep Learning (2023). Лекция 1. Введение (курс 'Современное глубокое обучение', 202...

Сверточные нейронные сети, 1:17:53

Сверточные нейронные сети, лекция 4 по глубокому обучению...

Урок 'Введение в 0:21:29

Урок 'Введение в Нейронные сети и Глубокое обучение.'...

Комментарии
Автор

Наткнулся на канал, смотрю по очереди все курсы. Спасибо за качественный контент. Также обратил внимание что идет работа и над качеством видео. Хорошая попытка дать возможность услышать вопросы аудитории, но кажется не сработало (сложно что-то разобрать). Стандартная практика - просто повторять вслух заданный вопрос.

shurman
Автор

Спасибо за лекцию!

Вот интересно, если при инициализации фильтров, их веса распределятся так, что при умножении на на входной тензор они дадут примерно равные значения, то дальше мы потеряем информационность тензоров. И обратное распространение не будет обучать эти фильтры. И если такое может случиться на разных слоях, то это не даст возможности обучать сеть в общем.

И еще одно наблюдение. Мы ведь не можем быть уверенны, на каком уровне астракции остановилась сверточная сеть. То есть размеры обьектов в тензоре должны быть примерно одинаковые, ведь наш фильтр не сработает, если объекты будут кратно по размеру отличаться. А также мы не можем определить что признаки, которые нашла сеть перед полносвязным слоем, расположенны именно так как мы ожидаем.

maksimvolvach
Автор

Очень интересно и познавательно. Хотел разобраться с обратным распространением через сверточные слои, но почему то видео недоступно
Как посмотреть?

vladrask
Автор

Спасибо! Отличная лекция. Просто отдых после 3-ей лекции. Хочется отметить отличную подачу материала (речь лектора, видео и аудио ряды). Подскажите, есть ли данные лекции в текстовом формате? (Лекции по ML тоже интересуют). Евгений, Вы книг не пишете по данным темам? Я бы купил! :)

Ivan-rjfg