Загрузка...

#28. Классы Conv2d и MaxPool2d | Нейросети на PyTorch

Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: http://proproprogs.ru
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/

Порядок и назначение параметров классов Conv2d и MaxPool2d.

Видео #28. Классы Conv2d и MaxPool2d | Нейросети на PyTorch канала selfedu
Комментарии отсутствуют
Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
29 октября 2024 г. 13:50:15
00:08:34
selfedu
Правообладателям
Жалоба на материал Недопустимый материал Нарушение авторских прав
Комментарии
Поделиться
Другие видео канала

#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++

#9. Использование CPU и GPU на примере простой НС | Нейросети на PyTorch#9. Использование CPU и GPU на примере простой НС | Нейросети на PyTorch

Вариант 4 Задание 4 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение ОтветВариант 4 Задание 4 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ

#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки

#59. Функции fputs(), fgets() и fprintf(), fscanf() | Язык C для начинающих#59. Функции fputs(), fgets() и fprintf(), fscanf() | Язык C для начинающих

#13. Шаблонный тег url | Уроки по Django 4#13. Шаблонный тег url | Уроки по Django 4

#9. Статические поля и методы класса | Уроки ООП C++#9. Статические поля и методы класса | Уроки ООП C++

#18. Структуры. Режимы доступа. Сеттеры и геттеры | Язык С++ для начинающих#18. Структуры. Режимы доступа. Сеттеры и геттеры | Язык С++ для начинающих

#14. Автоматическое дифференцирование | Нейросети на PyTorch#14. Автоматическое дифференцирование | Нейросети на PyTorch

#60. Функции feof(), fflush(), setvbuf() | Язык C для начинающих#60. Функции feof(), fflush(), setvbuf() | Язык C для начинающих

#13. Дружественные классы и функции | Уроки ООП C++#13. Дружественные классы и функции | Уроки ООП C++

#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение

#6. Тензоры. Базовые математические операции | Нейросети на PyTorch#6. Тензоры. Базовые математические операции | Нейросети на PyTorch

#47. Формы связанные с моделями | Уроки по Django 4#47. Формы связанные с моделями | Уроки по Django 4

#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данных#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данных

#30. Операторы static_cast и dynamic_cast | Уроки ООП C++#30. Операторы static_cast и dynamic_cast | Уроки ООП C++

#23. Smart-указатели типа shared_ptr | Язык С++ для начинающих#23. Smart-указатели типа shared_ptr | Язык С++ для начинающих

#27. Множественное наследование. Порядок вызова конструкторов и деструкторов | Уроки ООП C++#27. Множественное наследование. Порядок вызова конструкторов и деструкторов | Уроки ООП C++

#11. L2-регуляризатор. Математическое обоснование и пример работы | Машинное обучение#11. L2-регуляризатор. Математическое обоснование и пример работы | Машинное обучение

#22. Сохранение и загрузка моделей. Функции torch.save() и torch.load() | Нейросети на PyTorch#22. Сохранение и загрузка моделей. Функции torch.save() и torch.load() | Нейросети на PyTorch

#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python

Яндекс.Метрика
© 2008-2026 «Информационно-развлекательный портал города Верхняя Салда»
salda.ws@mail.ru salda_ws Контакты Карта портала Сообщить об ошибке Соглашения Пользовательское соглашение Соглашение о конфиденциальности Согласие на обработку персональных данных Информация для правообладателей Об использовании Cookies
Все заметки Новая заметка Страницу в заметки
Страницу в закладки Мои закладки
На информационно-развлекательном портале SALDA.WS применяются cookie-файлы. Нажимая кнопку Принять, вы подтверждаете свое согласие на их использование.
О CookiesНапомнить позжеПринять