Загрузка страницы

Сверточные нейронные сети. Лекция 14.

Следующий поток онлайн-школы: осень 2024.
Предварительная регистрация и подробности здесь:
https://razinkov.ai/school

Подпишитесь на телеграм-канал со анонсами стримов:
https://t.me/razinkov_ai

Плейлист "AI: от основ до трансформеров":
https://www.youtube.com/playlist?list=PL6-BrcpR2C5Q1ivGTQcglILJG6odT2oCY

Видео Сверточные нейронные сети. Лекция 14. канала Евгений Разинков
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
3 ноября 2023 г. 3:51:33
01:20:44
Другие видео канала
Евгений Разинков. Детектор углов Харриса (Компьютерное зрение)Евгений Разинков. Детектор углов Харриса (Компьютерное зрение)Машинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решенийМашинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решенийГлубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространениеГлубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространениеПринципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучениюПринципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучениюЧто делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучениюЧто делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучениюБыстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалийБыстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалийГлубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетейГлубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетейAI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.AI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)Математические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучениюМатематические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучениюМетоды Монте-Карло. Контроль: On-Policy. Лекция 5 по обучению с подкреплениемМетоды Монте-Карло. Контроль: On-Policy. Лекция 5 по обучению с подкреплениемОбратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).Обратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).Self-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer VisionSelf-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer VisionБонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение")Бонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение")Логистическая регрессия. Лекция 8.Логистическая регрессия. Лекция 8.Так обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучениюТак обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучениюВведение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучениюВведение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучениюВредоносные примеры в компьютерном зрении. Лекция 4 по Advanced Computer VisionВредоносные примеры в компьютерном зрении. Лекция 4 по Advanced Computer Vision
Яндекс.Метрика