Глубинное обучение (курс лекций)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			 (→Занятия)  | 
				 (→Занятия)  | 
			||
| Строка 40: | Строка 40: | ||
 |-  |  |-  | ||
 | 27 октября 2017 || align="center"|8 || Перенос стиля изображений || [[Media:VKitov-DL2017-Neural_style_transfer.pdf |Презентация]]<br> [[Media:DL2017-Neural_style_transfer-review_2017.pdf |Обзор]]  |  | 27 октября 2017 || align="center"|8 || Перенос стиля изображений || [[Media:VKitov-DL2017-Neural_style_transfer.pdf |Презентация]]<br> [[Media:DL2017-Neural_style_transfer-review_2017.pdf |Обзор]]  | ||
| + |  |-  | ||
| + |  | 10 ноября 2017 || align="center"|9 || Обучение с подкреплением, алгоритм Q обучения, Deep Q Network (DQN) ||   | ||
 |-  |  |-  | ||
 |}  |  |}  | ||
Версия 07:19, 13 ноября 2017
Преподаватели: Д.А. Кропотов, В.В. Китов, Е.М. Лобачёва, А.А. Осокин и др.
В осеннем семестре 2017 года занятия по курсу проходят на ВМК в ауд. 582 с 10-30 до 13-50.
Вопросы по курсу можно направлять письмом на bayesml@gmail.com. В название письма обязательно добавлять [ВМК ГО17].
Объявления
03.11.17: Внимание! Сегодня занятия по курсу отменяются.
05.10.17: завтра занятия по курсу пройдут в обычное время с 10-30 до 13-50.
Система выставления оценок по курсу
Будет объявлена позже.
Практические задания
Задания выдаются и принимаются через систему anytask.org. Для получения инвайта просьба писать на почту курса.
Задание 1. Автоматическое дифференцирование для автокодировщика. Срок сдачи: 8 октября (воскресенье), 23:59.
Занятия
| Дата | № занятия | Занятие | Материалы | 
|---|---|---|---|
| 8 сентября 2017 | 1 | Введение в курс. Автоматическое дифференцирование. | |
| 15 сентября 2017 | 2 | Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. | Презентация | 
| 22 сентября 2017 | 3 | Свёрточные нейронные сети для задачи классификации изображений | Презентация | 
| 29 сентября 2017 | 4 | Свёрточные нейронные сети в задачах компьютерного зрения | Презентация | 
| 6 октября 2017 | 5 | Рекуррентные нейронные сети | Презентация | 
| 13 октября 2017 | 6 | Память и внимание в глубинном обучении | Презентация | 
| 20 октября 2017 | 7 | Вариационный автокодировщик | |
| 27 октября 2017 | 8 | Перенос стиля изображений |  Презентация Обзор  | 
| 10 ноября 2017 | 9 | Обучение с подкреплением, алгоритм Q обучения, Deep Q Network (DQN) | 
Литература
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning, MIT Press, 2016.
 

