Рейтинг
0.00
голосов:
0
avatar

Машинное обучение  

Будущее глубокого обучения


Обратное распространение ошибки имеет фундаментальное значение для глубокого обучения.
Хинтон (изобретатель) недавно сказал, что мы должны «выбросить всё это и начать всё заново».
В этом видео, Siraj Raval рассказывает, как работает обратное распространение ошибки и как оно используется в глубоком обучении.
В завершение — он даёт 7 интересных направлений исследований.


( Читать дальше )

Дмитрий Ветров. Введение в байесовские методы


Введение в байесовские методы применительно к машинному обучению и глубоким нейронным сетям.

( Читать дальше )

Сегментация изображений при помощи нейронной сети: U-Net

Пример работы U-Net для детектирования
U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений (первоначально, для биомедицинских изображений).

( Читать дальше )