.RL - нейронные сети: новости, туториалы, люди, история

Простота и логичность приложения или фреймворка, который вы пишете - это залог успеха. Очень важно понять для кого вы пишите. Можно разделить программное обеспечение на две категории: обычного использования и промышленные приложения. Иногда вам не нужно покупать и писать самолет для того, чтобы дойти до соседнего магазина.

Андрей Ли

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Выбираем OS для deep learning.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Объяснение процесса стохастического градиентного спуска. Обзор оптимизаторов. Краткий экскурс в оптимизатор Adam.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Поясняется процесс обнуления градиентов в нейронной сети.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Для того, чтобы произвести шаг оптимизации нужно вычислить градиенты. В этом эпизоде мы поговорим о backpropagation.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Отвечаю на вопрос что такое функция потерь и ее роль при тренировке нейронной сети. Привожу обзор функций потерь.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Рассматриваем сверточные слои для обработки изображений, линейные слои, рекуррентные слои. Вкратце затрагиваю процесс создания собственного слоя и объясняю что такое класс torch.nn.Parameter.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Пошагово объясняется процесс работы нейронной сети: прямое распространение и обратное распространение. В прямом распространений мы просто проходим по формулам вперед до лосса. В обратном распространения мы вычисляем градиенты. Далее происхоидит процесс оптимизации.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Обзор PyTorch, TensorFlow, Keras и Apache MXNet. Объясняю различия в фреймворках с точки зрения архитектуры и принципа работы. Рассказываю про то как можно написать собственный слой для нейронной сети и как процесс написания собственного слоя различается для разных фреймворков.

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]

Простыми словами о том, что нужно поставить на комьютер, чтобы начать программировать нейронные сети. Устанавливаем Anaconda, создаем виртуальное окружение, запускаем Jupyter Notebook. 

https://reinforcementlearning.ru

[email protected]