|
|
(10 промежуточных версий не показаны.) |
Строка 1: |
Строка 1: |
- | __NOTOC__
| + | #REDIRECT [[Глубинное обучение (курс лекций)/2018]] |
- | | + | |
- | '''Преподаватели''': [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]], [[Участник:Victor Kitov|В.В. Китов]], [[Участник:Tipt0p|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 ==
| + | |
- | '''13.12.17''': выложено второе практическое задание по курсу.
| + | |
- | | + | |
- | '''03.11.17''': {{важно|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.
| + | |
- | | + | |
- | Задание 2. Рекуррентные сети. Срок сдачи: 24 декабря (воскресенье), 23:59.
| + | |
- | | + | |
- | == Занятия ==
| + | |
- | | + | |
- | {| class="standard"
| + | |
- | !Дата !! № занятия !! Занятие !! Материалы
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 8 сентября 2017 || align="center"|1 || Введение в курс. Автоматическое дифференцирование. ||
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 15 сентября 2017 || align="center"|2 || Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. || [[Media:VKitov-DL-Regularization_in_deep_learning.pdf |Презентация]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 22 сентября 2017 || align="center"|3 || Свёрточные нейронные сети для задачи классификации изображений || [[Media:Dl17_Osokin_Convnets.pdf|Презентация]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 29 сентября 2017 || align="center"|4 || Свёрточные нейронные сети в задачах компьютерного зрения || [[Media:Dl17_Osokin_Deepvision.pdf|Презентация]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 6 октября 2017 || align="center"|5 || Рекуррентные нейронные сети || [https://drive.google.com/open?id=0B7TWwiIrcJstZjdWTG84VVF1eDA Презентация]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 13 октября 2017 || align="center"|6 || Память и внимание в глубинном обучении || [https://drive.google.com/open?id=1y3KHkvr0aWKGHvsrLwvLPXbCEQHt7N_r Презентация]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 20 октября 2017 || align="center"|7 || Вариационный автокодировщик ||
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 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) ||
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 17 ноября 2017 || align="center"|10 || Policy based и actor-critic алгоритмы в обучении с подкреплением ||
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 24 ноября 2017 || align="center"|11 || Генеративно-состязательные сети || [[Media:VKitov-DL2017-Generative_adversarial_learning.pdf |Презентация]]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 1 декабря 2017 || align="center"|12 || Механизмы внимания в глубинном обучении || [https://docs.google.com/presentation/d/1x7oBI9y-s3x8dKkMx849hxNg8lIPBTv1qFWBbfhuinI/edit#slide=id.p Презентация]
| + | |
- | |-
| + | |
- | | 8 ноября 2017 || align="center"|13 || Нейронные сети в структурном предсказании. Дифференцирование алгоритмов по входу. ||
| + | |
- | |-
| + | |
- | |}
| + | |
- | | + | |
- | == Литература ==
| + | |
- | # Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. [http://www.deeplearningbook.org/ Deep Learning], MIT Press, 2016.
| + | |
- | | + | |
- | == Архив ==
| + | |
- | [[Глубинное обучение (курс лекций)/2016|2016 год]] | + | |