Брендон Рорер о нейронных сетях

Простой обзор принципов, на которых строятся нейронные сети, включая обратное распространение. Рейтинг — "для всех возрастов". Статья в блоге:   brohrer.github.io/how_neural_networks_work...   Другие статьи “Как это работает”: How Deep Learning works (глубокое обучение):   brohrer.github.io/deep_learning_demystifie...   How Convolutional Neural Networks work (свёрточные нейронные сети):   brohrer.github.io/how_convolutional_neural...   How Bayes Law works (байесовский вывод):   brohrer.github.io/how_bayesian_inference_w...   How data science works (наука о данных):   brohrer.github.io/pocket_guide_data_scienc...   How linear regression works (линейная регрессия):   brohrer.github.io/how_linear_regression_wo...   Оригинальные слайды:   docs.google.com/presentation/d/1aaefcgc0ja...   Слайды на русском:   docs.google.com/presentation/d/1zivpwe1kak...   Лекция Андрея Карпатого Stanford CS231:    • CS231n Winter 2016: Lecture 4: Backpropaga...   Статья Андрея Карпатого “Yes you should understand backprop”:   medium.com/@karpathy/yes-you-should-unders...   Статья Николаса Марко “The Black Magic of Deep Learning”:   nmarkou.blogspot.com.cy/2017/02/the-black-...   Оригинал (CC-BY Brandon Rohrer):    • How Deep Neural Networks Work