Загрузка страницы

6. Многослойные нейросети и введение в PyTorch: семинар

На семинаре наглядно демонстрируется работа полносвязных многослойных нейросетей с помощью платформы TensorFlow Playground.

Далее рассказывается про фреймворк глубокого обучения PyTorch и про то, как писать на нём простые нейросети для решения задач классификации.

Занятие ведёт Леонид Мурашов (ФИВТ МФТИ)

Материалы семинара: https://drive.google.com/drive/folders/1itwJLsByV8JVP8wwB6U9wokI9BhT1c0X?usp=sharing

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

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

Видео 6. Многослойные нейросети и введение в PyTorch: семинар канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
25 октября 2018 г. 1:04:25
01:15:40
Другие видео канала
Лекция. Введение в Transfer Learning и Self-Supervised LearningЛекция. Введение в Transfer Learning и Self-Supervised LearningЛекция. BERT и его вариации. Masked Language ModellingЛекция. BERT и его вариации. Masked Language ModellingСеминар. Файнтьюнинг BART для задачи суммаризации текстаСеминар. Файнтьюнинг BART для задачи суммаризации текстаСеминар. Attention и ТрансформерыСеминар. Attention и ТрансформерыОргсобрание DLSОргсобрание DLSВведение в искусственный интеллект. Quo Vadis, AI?Введение в искусственный интеллект. Quo Vadis, AI?Векторные базы данных и создание стартапа с Андреем ВаснецовымВекторные базы данных и создание стартапа с Андреем ВаснецовымAI Research в генетике и биоинформатике c Ольгой КардымонAI Research в генетике и биоинформатике c Ольгой КардымонSelf-driving: Introduction, Challenges and Open QuestionsSelf-driving: Introduction, Challenges and Open QuestionsЛекция. Рекуррентные языковые моделиЛекция. Рекуррентные языковые моделиЛекция. Генерация текста с помощью языковых моделейЛекция. Генерация текста с помощью языковых моделейЛекция. Языковое моделирование: N-граммные модели.Лекция. Языковое моделирование: N-граммные модели.Лекция. Постановка задачи языкового моделирования. Метрики качестваЛекция. Постановка задачи языкового моделирования. Метрики качестваСеминар. Языковое моделированиеСеминар. Языковое моделированиеЛекция. Функции активации в RNNЛекция. Функции активации в RNNЛекция. Обучение рекуррентной нейронной сетиЛекция. Обучение рекуррентной нейронной сетиЛекция. Контестные эмбеддинги. Word2Vec.Лекция. Контестные эмбеддинги. Word2Vec.Лекция. Векторные представления слов, Bag of Words. Латентный семантический анализЛекция. Векторные представления слов, Bag of Words. Латентный семантический анализЛекция. Детали Word2Vec. FastText, GloVe. Применения эмбеддинговЛекция. Детали Word2Vec. FastText, GloVe. Применения эмбеддинговЛекция. Введение. Задачи обработки естественного языка и аудиоЛекция. Введение. Задачи обработки естественного языка и аудиоЛекция. Рекуррентная нейронная сетьЛекция. Рекуррентная нейронная сеть
Яндекс.Метрика