ABOUT CATEGORIES ARCHIVE

Posts tagged with "обратное распространение"

There are a total of 3 posts.

Потеря градиента (Vanishing Gradient) – почему глубокое обучение страдает от «кратковременной амнезии»

2025-12-19

Потеря градиента (Vanishing Gradient) – почему глубокое обучение страдает от «кратковременной амнезии»

Проблема потери градиента в глубоких нейронных сетях объяснена: как сигмоида и цепное правило приводят к исчезновению сигналов, и как ReLU и ResNet решают эту проблему, включая практические советы по применению.

#глубокое обучение #обратное распространение #relu #resnet +2
Обратное распространение (Backpropagation): как ИИ выявляет виновника ошибки

2025-12-19

Обратное распространение (Backpropagation): как ИИ выявляет виновника ошибки

Обратное распространение (Backpropagation) в ИИ: как цепное правило и PyTorch Autograd автоматически вычисляют градиенты, а также как решается проблема исчезновения градиента в глубоких нейросетях.

#глубокое обучение #обратное распространение #pytorch autograd #цепное правило +2
Почему в глубоком обучении необходимы производные? (Линейная алгебра?)

2025-12-17

Почему в глубоком обучении необходимы производные? (Линейная алгебра?)

В статье объясняется, почему в глубоком обучении необходимы производные: они служат компасом для уменьшения ошибки, позволяют обрабатывать миллиарды параметров и работают в сочетании с нелинейными функциями активации. Пошагово рассматривается роль градиентного спуска и обратного распространения.

#deep learning #дифференцирование #линейная алгебра #метод градиентного спуска +3