Глава 2 (1/2): Классификация нейронных сетей
Если видео на английском ,а вы его не знаете , то смотрите через Яндекс браузер.
https://github.com/mrdbourke/pytorch-deep-learning
0:00:00 60. Введение в классификацию машинного обучения
0:09:42 61. Классификация входных и выходных данных
0:18:50 62. Архитектура классификационной нейронной сети
0:37:41 64. Преобразуем наши данные в тензоры
0:53:58 66. Кодирование нейронной сети для классификации данных
1:11:55 68. Использование torch.nn.Последовательное
1:25:13 69. Функции потери, оптимизации и оценки для классификации
1:40:05 70. От логических элементов модели до вероятностей прогнозирования и меток прогнозирования
1:56:13 71. Обучающие и тестовые циклы
2:25:55 73. Обсуждение вариантов улучшения модели
Видео Глава 2 (1/2): Классификация нейронных сетей автора Computer vision IT
Видео Глава 2 (1/2): Классификация нейронных сетей автора Computer vision IT
Показать
Похожие видео
Обнаруживайте все, что хотите, с помощью Grounding DINO | Функция обнаружения объектов ZERO SHOT26. NormalsГлава 0 (2/2): Основы работы с PyTorch5. Extruding, inserting and aligning objectsГлава 0 (1/2): Основы работы с PyTorchГлава 0 (2/2): Основы работы с PyTorch30 - 030Immageto3D30Глава 1 (1/2). Рабочий процесс PyTorchГлубокие генеративные модели: ВведениеОбнаружение границГлава 4 (1/2): Свои наборы данныхЭволюция архитектуры CNN для классификации изображений -Часть 02Ускорьте создание аннотаций к изображениям с помощью SAM и Grounding DINO | Руководство по PythonГлубокие генеративные модели: Графические приложениямнеГлубокие генеративные модели в нескольких областяхканал смотрим снято для васОбъяснение CNNS: Ранние методыГлава 0 (1/2): Основы работы с PyTorchМалыш Джибо