Занятие №5 Нейронные сети

Пятое занятие на курсе «Классическое машинное обучение» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 00:00:08 Ограничения Линейного классификатора 00:01:39 ХОR — проблема 00:02:19 Проблемы классификации более сложных объектов 00:05:46 Обучение нейронной сети 00:06:44 Прямое распространение 00:08:13 Веса сети 00:08:21 Как вычислить результат работы нейронной сети 00:08:53 Смещение (bias) 00:12:39 Метод обратного распространения ошибки 00:13:36 Граф вычислений 00:17:31 Пошаговый разбор метода обратного распространения 00:36:51 Анимация работы метода обратного распространения ошибки 00:39:21 Backprop in PyTorch 00:53:57 Преимущества и недостатки 00:56:24 Функции потерь (loss functions) 01:02:27 Mean squared error 01:04:00 Mean Absolute Error 01:06:34 Cross entropy 01:08:21 Функции активации 01:13:35 Свойства функций активации 01:14:11 Типы функций активации 01:31:42 Пример простой сети на датасете mnist Официальный сайт: