Анализ архитектур глубоких нейронных сетей

21 ноября 2019 года состоялся доклад «Анализ архитектур глубоких нейронных сетей. Доклад Игоря Геннадиевича Басова для коллектива сообщества DonbassDataScience был первым, посвященным нейронным сетям. В докладе вводится определение нейронной сети и глубокого обучения, рассматриваются различные типы глубоких нейронных сетей:

  • Полносвязные сети прямого распространения (Fully Connected Feed-Forward Neural Networks, FNN)
  • Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural
    Networks, CNN)
  • Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural
    Networks, RNN)

И вот мы имеем отличный обзор ситуации с глубокими нейронными сетями для начинающих!

Ссылка на слайды.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *