Глубокое обучение 2026

Вероятностный смысл обучения, регуляризация и способы стабилизировать обучение нейросетей.

От зрительной коры к LeNet и AlexNet: свёртки, пулинг и обучение на ImageNet.

Идеи CNN: VGG, Inception, остаточные связи и эффективное масштабирование нейросетей.

Двухэтапные и одноэтапные детекторы, IoU, подавление лишних рамок и семейство YOLO.

Пиксельные маски, U-Net, состязательные примеры и память рекуррентных сетей.

Механизмы внимания и самовнимания в нейронных сетях.

Устройство трансформера и развитие архитектуры с 2017 года.

Языковые и визуальные трансформеры: BERT, GPT, ViT и DETR.