СПбГУ -- 2026.09.11 -- Свёрточные нейронные сети

Это лекция из курса "Глубокое обучение", который читается на Факультете математики и компьютерных наук СПбГУ осенью 2026 года. Все материалы этой и других лекций курса (слайды, доска, ноутбуки с кодом) размещены по адресу: https://www.sergeynikolenko.ru/courses/mlspsu2025-3 Подписывайтесь на мой телеграм-канал "Sineкура": Разделы: 00:00 Введение и повторение основ обучения 07:46 Зачем нужны свёрточные сети 09:19 Зрительная кора: исследования Хьюбела и Визела 24:44 Главная идея свёртки и разделение весов 30:30 Последовательность свёрточных слоёв 35:45 Пулинг и рост поля зрения 38:00 Извлечение признаков и полносвязная голова 39:58 Устройство свёрточного слоя 44:17 Одномерные и трёхмерные свёртки 47:36 Градиенты для разделяемых весов 49:24 Архитектура LeNet 1:02:12 ImageNet и соревнование ILSVRC 1:05:55 AlexNet и прорыв глубокого обучения 1:10:08 Параллелизм по модели и по данным 1:12:33 Аугментация изображений 1:16:57 Padding и stride 1:23:40 Примеры AlexNet и вопросы 1:26:00 Почему свёртки лучше полносвязных слоёв