Лекция. Обучение рекуррентной нейронной сети

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева.
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: dls.samcs.ru/ru/
Официальная группа ВК: dlschool_mipt
Github-репозиторий: github.com/DLSchool/dlschool
Поддержать канал можно на Boosty: boosty.to/deeplearningschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: mipt.ru/education/departments...
Магистратура: mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": digec.online/
Лаборатории ФПМИ: mipt.ru/education/departments...

[@natalias8919]

Самое лучшее объяснение сложной концепции. Отличная подача материала хорошим русским языком. Спасибо!

[@user-uw7zl3gm5r]

Тяжело идет все это, но это самое доступное объяснение по теме

[@egeg8703]

раза так 3 посмотрел, останавливаю видео, идет обработка некоторое время и получаеться вектор тупости в моей башке, включаю видео заного(

[@user-tj1zm4th6k]

@@egeg8703ниче страшного братан, ты молодец мозги прокачиваешь

[@qdzzzxc8620]

почему на 5:12 dL по dh^3 мы уже знаем, оно же всё равно считается через y^3. просто зачем тогда убирать это шаг..

[@MrKerimos]

Объясняется математиком для математиков, а надо бы программистом для программистов, потому что это конечные исполнители. Вы сами не путаетесь деуподетенаомегаподетддтт? Это дань динозаврам, чтобы они вам ночью не снились? Это все можно записать в виде программы, использовав человекочитаемые обозначения для функций и переменных, и станет все понятно. Не экономьте пиксели, они не кончатся.