Как устроено глубокое обучение нейросетей

Глубокое обучение - Способ обучения моделей на большом количестве данных, используя множество слоёв. Каждый слой сети обрабатывает информацию, "взвешивая" её при помощи параметров (весов и смещений), оставляя признаки или отбрасывая, посредством функций активации. Обучение происходит через итеративную (повторяющуюся) корректировку весов: сначала вычисляются градиенты ошибки с помощью обратного распространения (backpropagation), а затем веса обновляются при помощи оптимизаторов (SGD, Adam и др.).

Эта статья не ответит на все вопросы, но мы пробежимся по всем основам глубокого машинного обучения, что бы создать примерную начальную картину без сильного углубления в детали.

Читать далее