Лекция 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
compscicenter.ru/
Модель нейрона. Активационная функция. Сети прямого распространения (FeedForward Neural Network). Архитектура нейронной сети. Коннективизм (connectionism).
Лекция №1 в курсе "Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 2" (осень 2018).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: bit.ly/2QwOVpM
Все видео курса: bit.ly/2NEwnWR
Пікірлер: 32
Спасибо , что выставляете в интернет свои лекции!
Вадим Леонардович, спасибо! Очень интересная лекция, но не для новичков, требуется определенная подготовка. Уже месяц разбираюсь с нейронными сетями, Вы все разложили по полочкам и ответили на все вопросы (даже на не заданные). Шикарная подача материала. Лайк, подписка, колокольчик. Буду смотреть весь плейлист! :)
Очень хорошая подача материала. Спасибо!
Вадим Леонардович, очень благодарна! Чудесная лекция!
@Vadim_Abbakumov
2 жыл бұрын
Спасибо!
Вадим Леонардович это всегда топчик!
Спасибо! Я наконец-то поняла тему
Приятно слушать человека, который знает о чем говорит, особенно по близкой мне теме. Успехов Вам, В.Л.!
@Vadim_Abbakumov
3 жыл бұрын
Спасибо!
Хотелось бы отметить ещё книгу С. Николенко "Глубокое обучение: погружение в мир нейронных сетей" 2018г, не побоявшись отнести ее к классике
@arbonik2126
3 жыл бұрын
книгу 2018 года к классике? Дружище, загугли, что это значит
@user-jm2xs8lx2w
3 жыл бұрын
@@arbonik2126 37:52
Вадим Леонардович, скажите, а у вас есть свежие версии этого курса в доступе? Обоих частей (с заданиями). Очень хочется послушать, уверен, что вы внесли какие-то изменения. Спасибо!
@Vadim_Abbakumov
2 жыл бұрын
Выложены записи лекций в ИТМО в этом году На их канале Skillobit Area kzread.info/dron/drHzl9fUL0zsaDVRx2wB7Q.html IMHO эта версия заметно лучше Но без нейронных сетей. Вторая часть выложена полностью, Первая еще выкладывается. Да, бывает и так К сентябрю выложу свою версию на своем канале.
@user-nx5bf3hq8q
2 жыл бұрын
@@Vadim_Abbakumov Большое спасибо! Мне нравится практический уклон ваших лекций! И понятное объяснение!
Является ли подбор алгоритма обучения внешним параметром для построения итоговой модели? Или скажем после попытки обучить используя один из алгоритмов можно уже прогонять модель на тестовом множестве?
@Vadim_Abbakumov
5 жыл бұрын
Является. Если обучили, и результат нравится, можно прогонять. Лучше даже одновременно, после каждой эпохи, проверять на тестовом множестве. Так можно отловить момент начала переобучения. Правда тестовая подвыборка превратится в валидационную.
@axxtung12
5 жыл бұрын
@@Vadim_Abbakumov Спасибо большое!
Про вопрос на 49 мин, первое пришло в голову min(1,max(0,x)).
актутуально на 2024?
deep learnin - сейчас бесплатно можно качнуть в pdf
Где гугл хром?
Здравствуйте! Два вопроса: 1. Какова цель этих видео (лекций)? 2. На четвертой минуте Вы озвучили внутренние и внешние параметры не дав им определения. Дайте, пожалуйста, определение - что это? Благодарю за Ваш труд!
kzread.info/dash/bejne/Z6Bkx8GKYMrWnsY.html откуда у нас веса появились? синие цифры , из подбора логистической регрессии?
@Vadim_Abbakumov
5 жыл бұрын
Можете считать что обычный стандартный процесс обучения сети был прерван где-то ближе к концу. Синие цифры - веса на данный момент.
Что он все время за нос хватается?
@Vadim_Abbakumov
2 жыл бұрын
Если это самый серьезный упрек к лекции, то я рад
@epsilon.sw_
6 ай бұрын
какаина нанюхался тварина