Розширене глибоке навчання

🏗️ Архітектури нейронних мереж

Feedforward Networks

Базові багатошарові мережі з повнозв'язаними шарами. Вхід → приховані шари → вихід. Фундамент глибокого навчання.

CNN (Convolutional Neural Networks)

Згорткові шари для обробки зображень, виявлення ознак через фільтри, pooling для зменшення розмірів. ImageNet революція. Основа computer vision.

Архітектура CNN

RNN/LSTM

Рекурентні мережі для послідовностей через пам'ять про попередні стани. LSTM, GRU для довгих залежностей. Критично для NLP, time series.

Transformers

Attention механізми для паралельної обробки без рекурсії. BERT, GPT революція в NLP. Стандарт для багатьох задач.

GAN (Generative Adversarial Networks)

Дві мережі (генератор, дискримінатор) конкурують. Генерація реалістичних зображень, даних. Творчі застосування.

📚 Навчання нейронних мереж

Backpropagation

Алгоритм для обчислення градієнтів через шари. Ланцюгове правило для оновлення ваг. Фундамент навчання.

Оптимізатори

Adam, SGD, RMSprop для ефективного градієнтного спуску. Адаптивні темпи навчання. Критично для успіху.

Регуляризація

Dropout, batch normalization, weight decay для запобігання overfitting. Критично для генералізації.

Loss Functions

MSE, cross-entropy, hinge loss для різних задач. Вибір критичний для навчання.

👁️ CNN для Computer Vision

Згорткові шари

Фільтри що виявляють ознаки (краї, текстури, об'єкти). Параметри спільно використовуються. Ефективність.

Pooling

Max pooling, average pooling для зменшення розмірів, збільшення рецептивних полів. Інваріантність до перетворень.

Transfer Learning

Використання попередньо навчених моделей (ImageNet) для нових задач. Швидше, ефективніше. Стандарт практики.

📝 Transformers для NLP

Attention механізми

Self-attention, multi-head attention для фокусування на важливих частинах. Паралельна обробка. Революція в NLP.

BERT

Bidirectional Encoder Representations — попереднє навчання для розуміння контексту. Базовий для багатьох задач.

GPT

Generative Pre-trained Transformer — автогенеративні моделі для текстів. GPT-3, GPT-4 революція. Творчі застосування.

🎨 Застосування

Computer Vision

Розпізнавання об'єктів, сегментація, детекція через CNN. Автономні транспортні засоби, медицина. Широке застосування.

Natural Language Processing

Машинний переклад, sentiment analysis, генерація текстів через transformers. ChatGPT, інші. Революційні можливості.

Speech Recognition

Розпізнавання мови через deep learning. Alexa, Siri. Практичне застосування.

Reinforcement Learning

Deep Q-Networks, policy gradients для навчання через взаємодію. Gaming, роботи. Складні задачі.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.