Не, свертка, это ведь тип сети, т.е. способ трансформации данных, я ж немного о другом, о том, как интерпретировать проход данных, причем именно на полносвязной сети.
Не, не результаты, а именно нейросеть, как я выше писал пример по поводу линейной трансформации. Тут правильно заметили, что можно с точки зрения мега функции, но это не очень прозрачно. Может еще какой мат. трюк есть...
Не, не результаты, а именно нейросеть, как я выше писал пример по поводу линейной трансформации. Тут правильно заметили, что можно с точки зрения мега функции, но это не очень прозрачно. Может еще какой мат. трюк есть...
Для понимания достаточно формул. А формула для полносвязного слоя простая, матричное перемножение плюс функция активации. Дальше для понимания посмотри материалы cs231 в курсе есть слайды с хорошим обьяснением как работает дифференцирование в нейросети в обратном распространении ошибки.
А включать фантазию увеличивая сложность простых аещей не стоит. Лучше оставь ресурсы мозга для более интересных вещей например методов оптимизации adam и т. п.
Не обязательно, но хотелось бы. Про поиск понял. Думал как вариант с ребятами с канала познакомиться
Я стараюсь всегда анонсировать хорошие и интересные мероприятия здесь. Не всегда присылают релевантные, не всегда интересные. Но когда действительно крутые — то обязательно о них рассказываем тут