Сеть ResNet (Residual Network) является одной из самых важных и влиятельных нейронных сетей в области глубокого обучения. Она была разработана и представлена командой исследователей компании Microsoft в 2015 году и с тех пор стала широко используемой в различных задачах компьютерного зрения, распознавания образов и других областях машинного обучения. ResNet привлекла внимание сообщества исследователей своей способностью эффективно обучаться на очень глубоких нейронных сетях, содержащих до сотен слоев...

В лекции рассмотрим основные понятия, связанные со свёрточными нейронными сетями, а также укажем области применения таких сетей. Прежде, чем рассмотреть особенности свёрточных нейронных сетей, вспомним о важных моментах истории нейронных сетей (соответствующая лекция опубликована https://zen.yandex.ru/media/id/603a418d1684900aa2499416/624073681fea2971e92dc6fa). Итак, в 1958 г. Фрэнком Розенблаттом предложена нейронная сеть под названием «перцептрон» (от англ. perceptron от лат. perceptio - восприятие)...