AI4MMR - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНСКОЙ МЕХАТРОНИКЕ И РОБОТОТЕХНИКЕ - Лекция 4 - Глубокое обучение и его приложения. Напоминание предыдущих лекции: что общего у линейной регрессии, логистической регрессии и искусственных нейронных сетей прямого распространения? Предпосылки и история создания сверточных нейронных сетей (СНС). Операция свертки и ее атрибуты. Настройка машинного обучения: аугментация, дропаут, трансферное обучение. Специальные архитектуры глубокий нейронных сетей: Residual network, U-net, Generative adversarial network. Глубокое обучение с подкреплением: Deep Q-Network, Deep Deterministic Policy Gradient Network. Ссылки и рекомендации 0:00:27 Напоминание 0:10:03 Глубокие сверточные нейронные сети/ Deep convolutional neural networks (CNNs, DCNNs) 0:46:22 Некоторые архитектуры и приложения глубокого обучения / DL Applications 0:46:36 Residual neural network (ResNet) 0:48:22 SegNet, U-Net (Подробнее в видео ) 0:50:00 Generative adversarial network 0:53:18 Глубокое обучение с подкреплением / Deep reinforcement learning (DNQ, DDPG) 1:04:53 Заключение / Conclusion Материалы лекции: