Загрузка страницы

Введение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN.

Занятие ведёт Радослав Нейчев

---
Серия "Введение в нейронные сети"
Видео 1: https://youtube.com/video/ZfXpX8tMg-w
Видео 2: https://youtube.com/video/-yiq1DRX9K0
Видео 3: https://youtube.com/video/3F7rydcAa0w
Слайды презентации: https://drive.google.com/file/d/1GBzyp9DE3VVf-1wKoLDRQgr1tPkMoQea/view

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.

За нашими новостями можно следить здесь:

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments...
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments...
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/

Видео Введение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN. канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
18 октября 2020 г. 23:50:11
00:21:38
Другие видео канала
Введение в нейронные сети. Часть 2. Механизм обратного распространения ошибки.Введение в нейронные сети. Часть 2. Механизм обратного распространения ошибки.Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning.Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning.Вебинар. Ответы на вопросыВебинар. Ответы на вопросыСеминар. Model Selection.Семинар. Model Selection.4. Линейные модели и градиентный спуск: лекция4. Линейные модели и градиентный спуск: лекцияЛекция 6. Autoencoders. Generative Models.Лекция 6. Autoencoders. Generative Models.1. Инструменты для DL, основы Python: семинар1. Инструменты для DL, основы Python: семинарНЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)Линейная алгебра для Data Science. Часть 2. МатрицыЛинейная алгебра для Data Science. Часть 2. МатрицыНейронные сети. 5. Структура нейронной сетиНейронные сети. 5. Структура нейронной сетиСеминар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Семинар.  Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.3. Основы машинного обучения: лекция3. Основы машинного обучения: лекцияЛекция Дмитрия Коробченко по Deep LearningЛекция Дмитрия Коробченко по Deep LearningНейронные сети за 30 минут: от теории до практики.Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.Линейная алгебра для Data Science. Часть 3. Операции над матрицамиЛинейная алгебра для Data Science. Часть 3. Операции над матрицамиНейронные сети. 8. Технология обучения сети. Часть 1Нейронные сети. 8. Технология обучения сети. Часть 1[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?Theano обучаем нейросеть, Екатерина Тузова, PyCharmTheano обучаем нейросеть, Екатерина Тузова, PyCharm
Яндекс.Метрика