6. Многослойные нейросети и многоклассовая классификация: лекция

Время поговорить о том, как устроены многослойные нейросети, а именно самые простые из них — полносвязные (Fully Connected) нейронные сети.

В начале лекции делается recap того, что такое один нейрон, далее рассказывается о том, как быть в случае многих классов, то есть рассматривается задача многоклассовой классификации.

Во второй половине лекции речь идёт уже непосредственно о многослойных нейросетях: о том, как они «строятся» из нейронов и кратко о методе их обучения (backpropagation).

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ)

Слайды лекции:
https://drive.google.com/open?id=1w8a4GMB7ZMKqJqXK4Dja_aJuAlY2zCEW

—
ВАЖНО: в формуле на 35:30 нужно поменять местами p и q (истинные метки умножаются на логарифм, а логарифм берется от предсказаний выходного слоя)
—

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/for-schoolchildren/
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/
Онлайн-магистратура «Современная комбинаторика»: http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура «Цифровая экономика»: http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/