DNN/SNN | Лекция 3: Обучение методом обратного распространения ошибки, Машинное обучение с применением нейронных сетей HD

Автор: Максим КретовДоклад Максима Кретова «Обучение методом обратного распространения ошибки» был озвучен в 2016 году в рамках «Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкреплением и глубокое обучение». Основной акцент в курсе сделан на применение нейронных сетей в машинном обучении в задачах как обучения “с учителем”, так и “без учителя”. Разбираются основные понятия глубокого обучения. Также в курсе предусмотрены лекции по обучению с подкреплением, в том числе с использованием нейронных сетей в качестве аппроксиматоров функций.В первой части данной лекции рассматриваются основы нейронных сетей: что это такое и чем они примечательны (универсальность нейронных сетей). Во второй части рассказывается об обучении нейронных сетей; особое внимание уделяется алгоритму обратного распространения ошибки.Официальный сайт «Лаборатории Касперского» Читайте нас в социальных сетях:Facebook: Vkontakte: Odnoklassniki: Мой Мир: Google+: Twitter: Instagram: Ищите нас на форумах:Фан-клуб «Лаборатории Касперского»: Форум пользователей:?Читайте наши блоги:Блог Евгения Касперского Блог Kaspersky Daily Блог Securelist Блог Threat post Блог на Хабрахабре