Pull to refresh

Comments 9

Напоминает шпаргалки для сдачи экзаменов.
UFO just landed and posted this here
Если честно, то я бы убрал первую картинку, т.к. она откровенно вредная. Мало того, что она толком ничего не объясняет — одной топологии недостаточно чтобы объяснить чем отличается один тип нейронной сети от другой, так еще и топология местами нарисована с ошибками.

К примеру
— Что такое kernel в сверточной сети (deep convolutional network), и почему он идет перед первыми свертками?
— Чем отличаются feed forward и radial basis network?
— Почему у SVM несколько скрытых слоев? Если речь идет о нелинейных SVM, то возможно стоило влепить kernel сюда? Что за хитрые скрытые слои, которые принимают по одному входу? Ну и строго говоря причислять SVM к Neural Networks это несколько грубо.
— Почему в GAN дважды встречается Match input output Cell? Что такое Match input output Cell в принципе? Если это просто штука которая сравнивает поэлементно входы-выходы, то в GAN такого в чистом виде не происходит.
— Почему skip connections в Deep Residual Network связывают только часть нейронов? Строго говоря, не совсем корректно показывать skip connections так же как и обычные соединения. В DRN skip connections это всегда сложение, более сложные случаи уже не называют residual (Dense connections, например).
Наоборот, тем кто далек от этого это визуальное представление, что есть что то кроме простого перцептрона и 2х уровневой сетки. А дальше можно самому искать информацию по каждому типу. Много раз видел поддержку сетей в opencv, но не так интересен просто список, сколько визуальное представление.
ps работа не связана с нейронными сетями, просто интерес
имхо, это не повод городить плохие «шпаргалки». На крайний случай можно было вставить топологии тех же Inception/ResNet — смотрятся солидно и при этом отображают реальную топологию.
Только у меня некоторые картинки слишком мелкие, чтобы прочитать часть текста? «Открыть картинку в новой вкладке» не помогает, надо идти по ссылке в конце статьи.
Sign up to leave a comment.