Многослойные нейронные сети
Математическая модель многослойной нейронной сетиМатематическая модель искусственного нейрона, активационные характеристики нейронов, стохастический нейрон, нейронные сети прямого распространения, математическая модель многослойной нейронной сети, универсальная аппроксимационная теорема, нейронная сеть как универсальный аппроскиматор |
|||||||
Постановка задачи обучения многослойной нейронной сетиData-driven и model-based подходы к построению моделей, функция потерь, теоретический и эмпирический риск, принцип минимизации эмпирического риска, постановка задачи обучения многослойной нейронной сети |
|||||||
Функции потерьОсновные классы задач, решаемых с помощью многослойных нейронных сетей: регрессия и классификация, квадратичная функция потерь, статистический взгляд на задачу классификации, вероятностная модель данных, оценивание параметров модели, метод максимального правдоподобия, бинарная и категориальная кросс-энтропия |
|||||||
Метод обратного распространения ошибкиРасчёт градиента функции потерь, chain rule, метод обратного распространения ошибки (backpropagation algorithm), двойственные потенциалы нейронов, сеть обратного распространения, градиенты квадратичной функции потерь и кросс-энтропии |
Контроль знаний
Контрольная работа(Для зарегистрированных пользователей) |