Загрузка страницы

Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на Python

Что такое автоэнкодеры (autoencoder). Для чего нужны и как работают. Пример реализации в пакете Keras по преобразованию из одного изображения в другое.

Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu

Инфо-сайт: http://proproprogs.ru
lesson 27. Autoencoder_1.py: https://github.com/selfedu-rus/neural-network

Видео Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на Python канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
28 сентября 2020 г. 11:00:11
00:14:16
Другие видео канала
#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++#22. Вероятностная оценка качества моделей | Машинное обучение#22. Вероятностная оценка качества моделей | Машинное обучениеwxPython #9: стандартные диалоговые окнаwxPython #9: стандартные диалоговые окнаВариант 8  Задание 5  ЕГЭ 2016 Математика, И В  Ященко  36 вариантов  Решение  ОтветВариант 8 Задание 5 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#12. Арифметические операции +=,  -=, *=, /=, %= | Язык C для начинающих#12. Арифметические операции +=, -=, *=, /=, %= | Язык C для начинающих#21. Директивы #include и условной компиляции | Язык C для начинающих#21. Директивы #include и условной компиляции | Язык C для начинающих#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данных#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данныхРасширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) | #30 нейросети на PythonРасширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) | #30 нейросети на Python#30. Операторы static_cast и dynamic_cast | Уроки ООП C++#30. Операторы static_cast и dynamic_cast | Уроки ООП C++#12. Примеры фракталов, сгенерированных СИФ | Фракталы на Python#12. Примеры фракталов, сгенерированных СИФ | Фракталы на Python#9. Функция scanf() для форматированного ввода | Язык C для начинающих#9. Функция scanf() для форматированного ввода | Язык C для начинающих#20 Модификаторы private и protected, переопределение методов,  полиморфизм | Java для начинающих#20 Модификаторы private и protected, переопределение методов, полиморфизм | Java для начинающих#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python#16. Оператор switch множественного выбора. Ключевое слово break | Язык C для начинающих#16. Оператор switch множественного выбора. Ключевое слово break | Язык C для начинающих#38. Введение в Python Data Classes (часть 2)  | Объектно-ориентированное программирование Python#38. Введение в Python Data Classes (часть 2) | Объектно-ориентированное программирование PythonПреобразования #13: лифтинговая схема, биортогональные вейвлет-преобразованияПреобразования #13: лифтинговая схема, биортогональные вейвлет-преобразованияЕГЭ. Профиль.  Решение типовых заданий на распределение ресурсовЕГЭ. Профиль. Решение типовых заданий на распределение ресурсовВариант 3  Задание 1  ЕГЭ 2016 Математика, И В  Ященко  36 вариантов  Решение  ОтветВариант 3 Задание 1 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ#6. Добавляем параметры в L-систему | Фракталы на Python#6. Добавляем параметры в L-систему | Фракталы на Python
Яндекс.Метрика