Глубинное обучение (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

Версия 14:19, 13 января 2018 (править) Kropotov (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Текущая версия (16:07, 24 сентября 2018) (править) (отменить) Kropotov (Обсуждение | вклад) (Перенаправление на Глубинное обучение (курс лекций)/2018)
(2 промежуточные версии 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 ==	+
-		+
-	'''25.12.17''': Срок сдачи второго практического задания продлён до пятницы, 29 декабря, 23:59.	+
-		+
-	'''23.12.17''': Пересдача зачёта по курсу состоится в пятницу, 29 декабря, в ауд. 523, начало в 11-00.	+
-		+
-	'''22.12.17''': Зачёт по курсу состоится завтра, 23 декабря, в ауд. 682, начало в 13-00. [[Media:DL17_test_questions.pdf|Список вопросов к зачёту.]]	+
-		+
-	'''15.12.17''': Внимание! Сегодня занятия по курсу отменяются.	+
-		+
-	'''13.12.17''': выложено второе практическое задание по курсу.	+
-		+
-	'''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.	+
-		+
-	== Экзамен ==	+
-	Экзамен состоится 14 января в ауд. 523, начало в 12-00. На экзамене при подготовке билета разрешается пользоваться любыми материалами. При непосредственном ответе ничем пользоваться нельзя.	+
-		+
-	[[Media:DL17_exam_questions.pdf|Список вопросов к экзамену]]	+
-		+
-	== Система выставления оценок по курсу ==	+
-	Оценка за курс вычисляется по правилу 0.5*(оценка за экзамен) + 0.25*(оценка за задание 1) + 0.25*(оценка за задание 2). Округление проводится к ближайшему целому. Для получения оценок «отлично» и «хорошо» необходимо сдать оба практических задания. Для получения оценки «удовлетворительно» необходимо сдать одно практическое задание.	+
-		+
-	== 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: 29 декабря (пятница), 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&nbsp;октября&nbsp;2017 || align="center"|8 || Перенос стиля изображений || [https://yadi.sk/i/pKPEkEJ63RNonk ‎Презентация] <br> (обновлена 11.01.2018)	+
-	|-	+
-	| 10&nbsp;ноября&nbsp;2017 || align="center"|9 || Обучение с подкреплением, алгоритм Q обучения, Deep Q Network (DQN) ||	+
-	|-	+
-	| 17&nbsp;ноября&nbsp;2017 || align="center"|10 || Policy based и actor-critic алгоритмы в обучении с подкреплением ||	+
-	|-	+
-	| 24&nbsp;ноября&nbsp;2017 || align="center"|11 || Генеративно-состязательные сети || [[Media:VKitov-DL2017-Generative_adversarial_learning.pdf‎ ‎|Презентация]]	+
-	|-	+
-	| 1&nbsp;декабря&nbsp;2017 || align="center"|12 || Механизмы внимания в глубинном обучении || [https://docs.google.com/presentation/d/1x7oBI9y-s3x8dKkMx849hxNg8lIPBTv1qFWBbfhuinI/edit#slide=id.p Презентация]	+
-	|-	+
-	| 8&nbsp;ноября&nbsp;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]]	+

---

Текущая версия

1. REDIRECT Глубинное обучение (курс лекций)/2018