Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).
Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.
Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать полностью »
