We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Neural Networks: Tasks and Computation

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
2 year, 1, 2 module

Instructor


Четверина Ольга Александровна

Программа дисциплины

Аннотация

В данной дисциплине изучаются следующие вопросы: Нейросети и глубокое обучение, Оптимизация нейросетей и выбор гиперпараметров, Сверточные нейронные сети, Рекуррентные нейронные сети
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью курса является представление передовых достижений в области архитектур нейронных сетей, методов оптимизации их обучения и методов оптимизации сопутствующих вычислений.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  •  устройство наиболее используемых нейронных сетей
  •  методы векторизации для оптимизации градиентного спуска в нейронных сетях
  •  методы ускорения поиска минимума в пространстве параметров нейронных сетей
  •  методы настройки гиперпараметров нейронных сетей
  •  подходы к построению нейронных сетей и к выбору функции ошибки в зависимости от поставленной задачи.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Логистическая регрессия
  • Нейронные сети, градиентный спуск и векторизация
  • Глубокие нейронные сети
  • Недообучение, переобучение и регуляризация
  • Оптимизация и способы градиентного спуска
  • Настройка гиперпараметров нейронных сетей
  • Сверточные нейронные сети
  • Примеры самых известных нейронных сетей
  • Распознавание объектов
  • Тензорные вычисления и методы оптимизации вывода
  • Рекуррентные нейронные сети
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Письменный зачет
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.5 * Письменный зачет + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Нейронные сети, их применение и принципы работы. (2017). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.551BB727

Авторы

  • Нейман-заде Мурад Искендер-оглы
  • Романова Ирина Ивановна