Машинное обучение. 2 семестр. 2020г

ru en cn

с начала прошло: 9093 д. 00:01
страница обновлена: 23.11.2024 00:01
входкурсы / турнирызадачиконсольмодуликомпиляторыключевые слова о системеархиврегистрация

Машинное обучение. 2 семестр. 2020г

Нейронные сети. Лекция 11.04.2020

Сверточные нейронные сети 1. Лекция 16.04.2020

Сверточные нейронные сети 2. Лекция 18.04.2020

Архитектуры сврточных нейронных сетей. Лекция 29.04.2020

Computer vision tasks. Segmentation, detection. Лекция 06.05.2020🔗

Рекуррентные нейронные сети. Языковые модели. Лекция 13.05.2020

Генеративные модели. Pixel RNN/CNN, Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks. Лекция 20.05.2020🔗

Reinforcement learning. Q-learning. Лекция 04.06.2020🔗

Policy gradients, actor-critic. Log-derivative trick and reparametrization trick for VAE and attention models. Лекция 11.06.2020🔗

Домашние задания

Общее требование -- необходимо понимать все, что происходит в ноутбуках, включая код, который там написан не вами. Ноутбуки нужно сабмитить в турнир в CATS под AnswerText

  1. Модули нейронной сети
  2. Классификация с помощью сверточных нейронных сетей
    • notMNIST
    • tiny ImageNet
    • Сделать advanced часть первой домашки с модулями НН

  3. Computer vision tasks

  4. Language modelling. Image captioning

    • NLP regression
      • В задаче регрессии на максимальную оценку нужно получить MAE не больше 2500. На 4 -- не больше 3000.
    • Image captions

  5. Generative models

  6. Reinforcement learning

    • Q-learning
      • Брать любой из ноутбуков homework*
    • Policy gradients
      • Брать любой из ноутбуков reinforce*

Турнир в CATS🔗

  • Турнир
    • Сдавать прокликанные ноутбуки, с пройденными ассертами. Ассерты редактировать запрещено, также как и удалять описания заданий
  • Итоговый рейтинг

Список полезных ресурсов

 текущий пользователь: анонимный Репозиторий на GitHub разработкадокументация© 2002-2022 Авторы
 0.181s 0.019s 7 Дальневосточный федеральный университет