Дайджест по глубокому обучению

Обзор ключевых источников и рекомендаций в области глубокого обучения.

- Обсуждение CNN и их роли в компьютерном зрении, включая AlexNet и его влияние на классификацию изображений.

- Упоминание о Deep Residual Learning и его значении для улучшения точности распознавания.

- Легенда о рекомендации Ильи Суцкевера от Джона Кармака, подчеркивающая важность изучения основ deep learning.

- Список ключевых работ и литературы, необходимых для понимания современных подходов в AI.

- Рекомендации по дальнейшему изучению и исследованию в области глубокого обучения.

Узнайте больше о глубоких нейронных сетях и их применении на [Gonzo ML](https://t.me/gonzo_ML/4724).

Read more

AI: дайджест за 9 июля 2026

AI: дайджест за 9 июля 2026

1. G-Star+ улучшает masked diffusion для текста и кода за счет точечного перемаскирования Исследователи из T-Tech и ВШЭ представили на ICML 2026 метод G-Star+ для masked diffusion: он находит токены с высокой вероятностью ошибки и перемаскирует/переписывает их на поздних шагах, снижая эффект «ранняя ошибка навсегда». По описанию источников, подход

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 8 июля 2026

AI: дайджест за 8 июля 2026

1. Meta представила Muse Image и анонсировала Muse Video с «агентным» пайплайном Meta выпустила Muse Image и представила Muse Video как генераторы, которые перед созданием контента могут планировать шаги, обращаться к веб-поиску, писать/исполнять код и выполнять самокоррекцию результата. Muse Image уже доступна в Meta AI и частично интегрируется в

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 7 июля 2026

AI: дайджест за 7 июля 2026

1. Китай обсуждает ограничения доступа иностранцев к передовым китайским ИИ-моделям По данным Reuters, власти Китая в течение последнего месяца обсуждали с крупными техкомпаниями (в т.ч. Alibaba, ByteDance и разработчиками GLM-5.2) возможные ограничения зарубежного доступа к передовым китайским моделям, включая еще не выпущенные. Меры и сроки не определены, но

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 6 июля 2026

AI: дайджест за 6 июля 2026

1. ICML 2026 объявила лауреатов премий (Outstanding Paper, Position Paper, Test of Time) Оргкомитет ICML опубликовал список награждённых работ 2026 года, включая Outstanding Paper/Position Paper и Test of Time. Это быстрый ориентир по темам и направлениям, которые сообщество считает наиболее значимыми в ML в этом году. Источники: t.me/

By Kirill Brusenskiy