Posts

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

Как свёртка применяется к цветным изображениям, как фильтры обрабатывают отдельные цветовые каналы и как формируется многослойное представление в нейросетях.

Как шаг свертки (stride) влияет на размер выходного изображения, ускоряет обработку и уменьшает вычислительную сложность в сверточных нейросетях.

Как padding помогает сохранить размер изображения при свертке, предотвращает потерю краевой информации и влияет на тип свертки (valid или same).

Adam — оптимизационный алгоритм, который сочетает идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop, автоматически адаптируя скорость обучения и корректируя смещение градиента.

Как алгоритм RMSprop улучшает градиентный спуск, используя усредненный квадрат градиента для адаптивного выбора шага и ускорения сходимости.

Как ускорить градиентный спуск и уменьшить колебания с помощью метода Momentum, используя экспоненциально взвешенные средние градиентов.

Как с помощью доверительного интервала оценить истинное значение параметра в генеральной совокупности, даже если доступны только выборочные данные.

Как вычислить математическое ожидание для дискретных и непрерывных случайных величин и почему оно является средним значением при бесконечном числе наблюдений.

Как градиентный спуск использует производные и шаг обучения для нахождения минимума функции и оптимизации параметров модели.