Занятие 3 (лекция). Алгоритм обратного распространения ошибки. Многослойные персептроны | Открытые видеолекции учебных курсов МГУ

Занятие 3 (лекция). Алгоритм обратного распространения ошибки. Многослойные персептроны

Лекция из курса:

Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы

Доленко Сергей Анатольевич

Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.

Занятие 3 (лекция). Алгоритм обратного распространения ошибки. Многослойные персептроны

Видео закончится через

NaN:NaN

00:00

00:00

00:19

Следующая секция начнется через 01:10

Приветствие

01:10

Следующая секция начнется через 01:10

Алгоритм обратного распространения ошибки

38:26

Следующая секция начнется через 01:10

Режимы обучения

54:08

Следующая секция начнется через 01:10

Модификация алгоритма обратного распространения ошибки

1:03:50

Следующая секция начнется через 01:10

Проблема переобучения

1:05:10

Следующая секция начнется через 01:10

Алгоритмы прореживания (регуляризации)

1:15:25

Следующая секция начнется через 01:10

Контроль степени переученности

1:30:52

Следующая секция начнется через 01:10

Оценки оптимального числа нейронов в скрытом слое

1:55:30

Следующая секция начнется через 01:10

Варианты многослойного персептрона

2:06:12

Следующая секция начнется через 01:10

Выбор оптимальных параметров сети

2:30:20

Следующая секция начнется через 01:10

Инициализация весов

2:42:14

Следующая секция начнется через 01:10

Рекуррентные сети

2:49:12

Следующая секция начнется через 01:10

Глубокие нейронные сети

2:51:04

Следующая секция начнется через 01:10

Особенности многослойного персептрона

Свернуть таймкоды

00:00

00:00

Скорость

Качество

00:00

00:00

Скорость

Качество

Занятие 3 (лекция). Алгоритм обратного распространения ошибки. Многослойные персептроны

00:19

Следующая секция начнется через 01:10

Приветствие

01:10

Следующая секция начнется через 01:10

Алгоритм обратного распространения ошибки

38:26

Следующая секция начнется через 01:10

Режимы обучения

54:08

Следующая секция начнется через 01:10

Модификация алгоритма обратного распространения ошибки

1:03:50

Следующая секция начнется через 01:10

Проблема переобучения

1:05:10

Следующая секция начнется через 01:10

Алгоритмы прореживания (регуляризации)

1:15:25

Следующая секция начнется через 01:10

Контроль степени переученности

1:30:52

Следующая секция начнется через 01:10

Оценки оптимального числа нейронов в скрытом слое

1:55:30

Следующая секция начнется через 01:10

Варианты многослойного персептрона

2:06:12

Следующая секция начнется через 01:10

Выбор оптимальных параметров сети

2:30:20

Следующая секция начнется через 01:10

Инициализация весов

2:42:14

Следующая секция начнется через 01:10

Рекуррентные сети

2:49:12

Следующая секция начнется через 01:10

Глубокие нейронные сети

2:51:04

Следующая секция начнется через 01:10

Особенности многослойного персептрона

Свернуть таймкоды

Предыдущая лекция

Занятие 2 (лекция). Основы машинного обучения. Базовые алгоритмы машинного обучения

Следующая лекция

Занятие 4 (лекция). Нейронные сети на основе РБФ. Вероятностные сети и сети с общей регрессией. Сети и самоорганизующиеся карты Кохонена