Поиск
Найдено: 50
39 мин🔋 Янник Килхер разобрал концепт обучения на основе энергетических моделей от OpenAI
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
43 мин🧠 Янник Кильхер: «Любая модель, обученная градиентным спуском — ядерная машина»
10 мин🧮 Инструктор DeepLearning.AI: «Для правильной работы градиентного спуска важно обновлять параметры одновременно»
2ч 49м🌌 Цензура, симметрии и тупик ИИ: манифест Педро Домингоса
1ч 28м📘 Педро Домингос: почему глубокое обучение зашло в тупик локального оптимума
1ч 17м📐 Как метод Ньютона преодолевает анизотропию и решает задачи оптимизации
51 мин🧠 Как iMAML побеждает вычислительный кошмар традиционного мета-обучения?
11 мин📉 Градиентный спуск: как нейронные сети находят минимум ошибки?
10 мин🧠 Обучение классификатора Softmax: математика потерь и градиентный спуск
31 мин🤖 Франсуа Шолле: «Градиентный спуск — не способ обучения алгоритмам»
1ч 10м🧠 Джефф Бек: «Байесовский мозг эффективнее градиентного спуска»
2ч 01м🚀 В тисках градиентного спуска: хроника захвата мира искусственным интеллектом
1ч 19м🧠 «Магия» Word2Vec: Преподаватель Стэнфорда о том, как обучаются языковые модели
12 мин📉 Математика классификации: как логарифмические потери спасают градиентный спуск
1ч 19м📉 Как Александр Мадри объясняет математику обратного распространения ошибки и концепцию Software 2.0
1ч 04м🎵 Джарон Ланье: «Искусственного интеллекта не существует, это иллюзия»
1ч 26м🔄 Франсуа Шолле о создании ARC V2, уходе из Google и секретах модели OpenAI o1
11 мин🚀 Как ускорить обучение нейросетей на больших данных с помощью мини-пакетов
1ч 17м🔄 Построение нейросетей с нуля: лекция MIT по TensorFlow, Keras и компьютерному зрению
44 мин📉 Янник Килчер на NeurIPS 2023: главные тренды нейросетей
12 мин⚙ 3Blue1Brown: «Интуитивное руководство по алгоритму обратного распространения ошибки»
42 мин🧠 Как работают Gradient Origin Networks без явного кодера?
2ч 01м🧠 Предел нейросетей: почему нам нужны гибридные системы ИИ
2ч 11м🧠 Titans: нейросетевая память, побеждающая ограничения трансформеров
3ч 09м🤖 Как RLHF превращает текстовые симуляторы в опасных агентов
2ч 33м🛡 Почему безопасность ИИ невозможна: взгляд Николаса Карлини
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
1ч 18м🧮 Стивен Бойд: «В хорошей численной работе матрицы никто не обращает»
1ч 21м📜 Юрген Шмидхубер: «Ядерное оружие пугает меня сильнее, чем ИИ»
1ч 15м🌐 Спикер MIT: «Один GAN-снимок стоит ста обычных изображений»
2ч 25м🛠 Micrograd: как 150 строк кода объясняют работу современных нейросетей
1ч 19м🧠 Как обучить нейросеть за 20 минут без GPU?
1ч 04м🎻 Джарон Ланье: «Искусственного интеллекта не существует»
1ч 40м📉 Марк Саруфим и Мэтью Салварис обсудили кризис стимулов в ИИ
2ч 51м🛸 Эго как промпт: сооснователь OpenAI о природе сильного интеллекта
1ч 20м🧩 Профессор MIT Филип Изола о парадоксах современной теории обобщения
1ч 18м🧠 Математика и практика обучения нейросетей: от теории MIT до работы GPT-4
11 мин📈 Как Mini-batch Gradient Descent ускоряет обучение нейросетей в тысячи раз
35 мин🎫 Магия знака или просто геометрия? Как Uber AI деконструировали нейросети
54 мин🤖 Как адаптивные алгоритмы могут незаметно управлять поведением человека?
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
1ч 18м🧠 Андрей Шмогенов рассказал о генерации весов нейросетей через HyperTransformer
16 мин🧠 Эндрю Нг о TensorFlow: «Вам больше не нужно реализовывать backprop вручную»
1ч 39м🧠 Почему концепция «Китайской комнаты» Джона Сёрла пугает создателей ИИ?
2ч 16м🧬 Отказ от целей: как открытая эволюция приведет к AGI
15 мин👥 Эндрю Ын объяснил математику и особенности обучения алгоритма Triplet Loss
59 мин🧠 JEPA: Как Ян Лекун планирует создать автономный ИИ через модели мира
1ч 01м🐜 Себастьян Риси: «Будущее искусственного интеллекта — в самоорганизации и самосборке»