AIML-4-3-3 Подбор методов улучшения обучения и размеров сети
Смотрите другие видео этого курса, выполняйте упражнения и изучайте интеллектуальные системы и машинное обучение на нашем сайте! https://ulearn.azurewebsites.net/Slide/deecf30b-d901-49ff-8079-1e7b7325e0e4
Видео AIML-4-3-3 Подбор методов улучшения обучения и размеров сети канала Artificial Intelligence and Machine Learning
Видео AIML-4-3-3 Подбор методов улучшения обучения и размеров сети канала Artificial Intelligence and Machine Learning
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
17 января 2015 г. 23:49:17
00:19:20
Другие видео канала
AIML-2-2-5 Доказательство теорем
AIML-4-1-4 Демонстрация обучения
AIML-4-5-3 Вычисления за пределами машины Тьюринга
AIML-5-2-3 Об одной прикладной задаче
AIML-1-1-5 Краткое возвращение 1980-1984
AIML-3-2-4 Принцип расширения
AIML-5-1-4 Локальные и глобальные минимумы
AIML-5-2-1 Подбор кодирования в двух классических задачах
AIML-2-2-4 Правило резолюций. Унификация
AIML-4-5-1 Нейронная сеть как функция действительных переменных
AIML-2-1-5 Вывод таблиц истинности
AIML-2-2-6 Поиск теорем
AIML-3-3-4 Сравнение веростностного и нечеткого подходов
AIML-4-3-5 Методы устранения переобучения
AIML-2-2-8 Логическое программирование
AIML-3-2-2 Пояснение к нечеткому выводу
AIML-4-3-4 Зашумленные данные и контрольные выборки
AIML-4-4-2 Построение структуры нейронной сети
AIML-3-1-5 Пример отошений и отображений
AIML-4-5-6 Заключение