Основы нейронных сетей: овладение обратным распространением с помощью PyTorch

В этом курсе вы узнаете: как работает обратное распространение ошибок; как создавать эффективные тренировочные циклы и реализовывать пользовательские функции автоград; как использовать цепные правила и частные производные; как создать тренировочный цикл нейронной сети с нуля с помощью сырьевых тензоров PyTorch; как реализоввать пользовательские проходы вперед и назад для полного контроля над вычислениями градиентов; как отлаживать исчезающие и взрывные градиенты с помощья современных методов инициализации весов; как применять чистый код к алгоритмам оптимизации структуры для повышения производительности. Мы начнем с основных математических определений и основной терминологии, а затем постепенно пройдем через ручные вычисления градиентных функций и реализуем эти концепции в чистом коде PyTorc. Этот курс предназначен для начинающих и промежуточных программистов, которые хотят выйти за рамки высокоуровневых API и построить глубокое, интуитивное понимание оптимизации нейронных сетей.