Обсуждение:Глубокие нейронные сети

Целевая аудитория — мотивированные студенты технических вузов, начинающие специалисты и практикующие инженеры-исследователи. Стиль — спокойный, академический, строгий, но доступный. Избегай школьной структуры «Введение - Основная часть - Заключение» — придерживайся структуры секционирования, принятой для статей о важных научных понятиях в Википедии. Начни с чёткого строгого определения. Читателям должны быть понятны основы из первых разделов. Обязательно добавь историческую справку: от перцептрона Розенблатта и «зим ИИ» до алгоритма обратного распространения ошибки и революции AlexNet. Новизна и глубина. Раскрой тему не только концептуально, но и математически. Опиши процесс обучения (градиентный спуск, backpropagation), фундаментальные проблемы обучения глубоких сетей (исчезающий и взрывающийся градиенты, переобучение) и современные методы их решения (современные функции активации вроде ReLU и её модификаций, пакетная нормализация, residual connections / skip connections). Сделай обзор ключевых семейств архитектур глубокого обучения (полносвязные, сверточные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN) и Трансформеры), объяснив мотивацию перехода к ним от классических MLP. Кратко затронь вопрос аппаратного ускорения (роль GPU/TPU в глубоком обучении). Текст должен читаться так, будто его написал доцент кафедры ИИ. Делись глубоким пониманием процессов, а не просто пересказывай базовую документацию. Не выдумывай факты. Опирайся на реальные классические и современные научные работы (например, статьи ЛеКуна, Хинтона, Бенджио, Гудфеллоу). Добавляй ссылки на источники прямо в текст статьи (используй теги < ref >). В конце собери список научной литературы, оформи по шаблону: .. Всегда проверяй корректность ссылок и авторов. Важные понятия и смежные термины при первом упоминании оформляй как внутренние ссылки на другие статьи энциклопедии (через двойные квадратные скобки). Используй форматирование вики‑разметки. Важные математические формулы (функции активации, формулу обновления весов или функцию потерь) обязательно оформляй в LaTeX-подобном виде через тег <tex>.

1. Список литературы в конце сформирован хорошо, но в самом тексте нет ссылок на него (например, после упоминания AlexNet должен стоять тег <ref name="Krizhevsky2012"/>)

2. Замени ang-en термин на (англ. ''термин'') и так далее со всеми остальными

3. В разделе «Фундаментальные проблемы» переобучение заявлено, но в следующем разделе («Современные методы решения») ответа на эту проблему нет (Batch Norm упоминается как частичный регуляризатор, но этого мало). Обязательно нужно добавить подраздел про регуляризацию: как минимум описать Dropout, L1/L2-регуляризацию (Weight Decay) и раннюю остановку (Early Stopping).

4. Для MSE математическая формулировка приведена, а для классификации кросс-энтропия просто упомянута текстом. Для симметрии и полноты картины стоит добавить:
\mathcal{L} = -\sum_{c=1}^{M} y_c \log(p_c), где p_c — предсказанная вероятность класса.