6. Многослойные нейросети и многоклассовая классификация: лекция HD

Время поговорить о том, как устроены многослойные нейросети, а именно самые простые из них -- полносвязные (Fully Connected) нейронные сети. В начале лекции делается recap того, что такое один нейрон, далее рассказывается о том, как быть в случае многих классов, то есть рассматривается задача многоклассовой классификации. Во второй половине лекции речь идёт уже непосредственно о многослойных нейросетях: о том, как они "строятся" из нейронов и кратко о методе их обучения (backpropagation). Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ) Слайды лекции: https://drive.google.com/open?id=1w8a4GMB7ZMKqJqXK4Dja_aJuAlY2zCEW --- ВАЖНО: в формуле на 35:30 нужно поменять местами p и q (истинные метки умножаются на логарифм, а логарифм берется от предсказаний выходного слоя) --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Официальный сайт: https://www.dlschool.org Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool ФПМИ МФТИ Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/ Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/for-schoolchildren/ Магистратура: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/ Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/ Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/ Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/