Глубинное обучение (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 9: Строка 9:
== Объявления ==
== Объявления ==
-
'''15.12.17''': {{важно|Внимание! Сегодня занятия по курсу отменяются.}}
+
'''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.
'''13.12.17''': выложено второе практическое задание по курсу.

Версия 10:20, 22 декабря 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

22.12.17: Зачёт по курсу состоится завтра, 23 декабря, в ауд. 682, начало в 13-00. 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.

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

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)
17 ноября 2017 10 Policy based и actor-critic алгоритмы в обучении с подкреплением
24 ноября 2017 11 Генеративно-состязательные сети Презентация
1 декабря 2017 12 Механизмы внимания в глубинном обучении Презентация
8 ноября 2017 13 Нейронные сети в структурном предсказании. Дифференцирование алгоритмов по входу.

Литература

  1. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning, MIT Press, 2016.

Архив

2016 год

Личные инструменты