Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображений ImageNet. Свёрточные нейронные сети осуществили прорыв в компьютерном зрении, впервые обеспечив высокое качество распознавания при обучении по большим данным. Свёрточные слои осуществляют обучаемое преобразование сырого представления объекта в векторное представление фиксированной размерности, с которым далее работает полносвязная сеть, как правило, из небольшого числа слоёв. Для обработки сигналов и текстов используются рекуррентные нейронные сети, для которых есть свой вариант метода BackPropagation. Одна из самых известных рекуррентных сетей – LSTM, а также её упрощённый вариант GRU. Вкратце рассматриваются важнейшие нейросетевые техники – автокодировщики, перенос обучения, самостоятельное обучение, генеративные состязательные сети.

[kddbjky]

вот лекции хорошие, но лектор периодически тыкает в доску, указывая на какую-то штуку, но зритель ее не видит, потому что слайды справа ее закрывают :(

[ivankrokhalyov]

GRU и LSTM сложная тема, уже в который раз не могу разобраться)