- Популярные видео
- Авто
- Видео-блоги
- ДТП, аварии
- Для маленьких
- Еда, напитки
- Животные
- Закон и право
- Знаменитости
- Игры
- Искусство
- Комедии
- Красота, мода
- Кулинария, рецепты
- Люди
- Мото
- Музыка
- Мультфильмы
- Наука, технологии
- Новости
- Образование
- Политика
- Праздники
- Приколы
- Природа
- Происшествия
- Путешествия
- Развлечения
- Ржач
- Семья
- Сериалы
- Спорт
- Стиль жизни
- ТВ передачи
- Танцы
- Технологии
- Товары
- Ужасы
- Фильмы
- Шоу-бизнес
- Юмор
Глубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей
Евгений Разинков -- к.ф.-м.н., директор по науке компании Pr3vision Technologies, основатель парфюмерного AI-проекта http://scented.ai, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX.
Tailor-made AI solutions for unique challenges:
https://pr3vision.com
Информация о лекциях:
https://razinkov.ai
Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
https://t.me/razinkov_ai
Видео Глубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей канала Евгений Разинков
Tailor-made AI solutions for unique challenges:
https://pr3vision.com
Информация о лекциях:
https://razinkov.ai
Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
https://t.me/razinkov_ai
Видео Глубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей канала Евгений Разинков
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
21 апреля 2022 г. 10:56:01
00:41:26
Другие видео канала
Машинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решений
Сверточные нейронные сети. Лекция 14.
Глубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространение
Принципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучению
Monte Carlo Learning. Off-Policy Evaluation and Control. Лекция 6 по обучению с подкреплением.
Что делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучению
Быстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалий
AI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.
Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.
Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.
Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)
Математические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучению
Llama 3.1: разбор статьи. Часть 2. Architecture & Scaling laws.
Обратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).
Llama 3.1: разбор статьи. Часть 9. Long context & Tool use
Self-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer Vision
Бонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение")
Логистическая регрессия. Лекция 8.
Так обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучению
Введение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучению
