Приветствуем Вас на шестом занятии нашего курса. Сегодняшнее занятие будет посвящено PyTorch, очень мощному и современному фреймворку, на котором создаются нейронные сети. В конце занятия мы познакомимся с первым видом нейронных сетей - Dense Network.
Чтобы узнать общую информацию о многослойных сетях и о том, как с их помощью решать проблему многоклассовой классификации, посмотрите запись лекции. Эта лекция также важна, так как позволяет понять назначение и принцип работы Dense сетей.
Существует много разных фреймворков для создания нейросетей, и самый популярный из них - TensorFlow, но в нашем курсе мы будем использовать PyTorch, потому что он намного быстрее развивается и в целом проще в освоении. Его API очень похож на API numpy, поэтому Вам будет легче, если Вы уже понимаете принципы работы numpy и знаете его основные функции.
Чтобы изучить основные функции, которые есть в PyTorch, посмотрите запись семинара и выполните задания в тетрадке [seminar]pytorch_basics.ipynb 
На прошлом занятии Вы создавали свой нейрон с помощью NumPy, теперь пришло время сделать то же самое, но с помощью PyTorch. Тетрадка [seminar]neuron_pytorch.ipynb
Пришло время написать свою первую настоящую нейросеть - полносвязную сеть (Fully Connected или Dense, причем так же называют не только сеть, но слои, из которых она состоит - такие слои, в которых каждый нейрон связан с каждым предыдущим). Как всегда Вы можете использовать тетрадку [seminar]mlp_pytorch.ipynb
Сегодня домашним заданием будет соревнование на kaggle. Ращобраться с тем, что делать Вам поможет тетрадка [homework]fashionmnist_kaggle.ipynb