Posts

Как биномиальное распределение помогает оценить вероятность определённого числа успехов в серии экспериментов с двумя исходами.

Геометрический метод Монте-Карло приближённо вычисляет интегралы, используя случайные точки внутри ограничивающей области.

Как среднеквадратичная ошибка (MSE) оценивает качество модели и как её использовать для сравнения предсказаний.

Как правило Стёрджеса помогает определить количество интервалов в гистограмме, почему оно подходит для небольших выборок и какие альтернативные методы используются для больших данных.

Как PReLU улучшает ReLU, добавляя обучаемые параметры для отрицательных значений, и как это влияет на обучение нейросетей.

Почему в глубоких нейросетях возникают проблемы вымывания градиента и градиентного взрыва, как они связаны с последовательным умножением весов и почему это мешает обучению.

Как elimination и permutation матрицы используются для приведения матрицы к треугольному виду, упрощая вычисления в линейной алгебре.

Почему ReLU стала стандартной активационной функцией в нейросетях, как она ускоряет обучение по сравнению с tanh, и какие преимущества даёт в глубоких моделях.

Пошаговый разбор свёрточной нейросети: как изображение проходит через несколько сверточных слоев, изменяя размерность, и как финальный слой формирует предсказание.

Как сверточный слой CNN преобразует входное изображение, применяя фильтры, добавляя смещения и используя нелинейные функции активации для формирования многоканального представления.