Поиск
Найдено: 50
1ч 19м📉 Как Александр Мадри объясняет математику обратного распространения ошибки и концепцию Software 2.0
32 мин🧠 Янник Кильхер: «Может ли мозг обучаться методом обратного распространения ошибки?»
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
34 мин🛑 Сможет ли случайная матрица заменить обратное распространение ошибки?
26 мин🚪 Джеффри Хинтон: «Человечество — промежуточная фаза эволюции интеллекта»
12 мин⚙ 3Blue1Brown: «Интуитивное руководство по алгоритму обратного распространения ошибки»
58 минДжеффри Хинтон: «Мозг не использует обратное распространение ошибки»
2ч 25м🛠 Micrograd: как 150 строк кода объясняют работу современных нейросетей
32 мин🧠 Возможен ли бэкпроп в мозге? Разбор гипотезы Джеффри Хинтона
1ч 13м🕒 Сэра Бири из MIT об эволюции архитектур памяти нейросетей
2ч 35м🧠 Тысяча мозгов: как Джефф Хокинс меняет архитектуру ИИ
58 мин🧠 Интервью с Джеффри Хинтоном: как алгоритм Forward-Forward изменит нейросети
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
1ч 13м🎓 Математика глубокого обучения: как устроен алгоритм обратного распространения ошибки
1ч 53м🧠 Элегантная математика ИИ: Анил Анантасвами о скрытых механизмах нейросетей
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
48 минЯнник Килхер: «Предиктивное кодирование — биологический аналог backprop?»
24 мин🧐 Как архитектура RMT масштабирует контекст Transformer до миллиона токенов
1ч 51м🧠 Теория всего от нейробиологии: как Карл Фристон связывает физику, разум и машинное обучение
51 мин🧠 Как iMAML побеждает вычислительный кошмар традиционного мета-обучения?
49 мин🧠 Как нейроморфные чипы преодолевают кризис архитектуры фон Неймана
25 мин🔍 Как алгоритм Batch Normalization ускоряет обучение глубоких нейросетей
21 мин🧱 Аналоговый Redstone: как Янник Кильчер реализовал алгоритм обратного распространения ошибки в Minecraft
59 мин🧠 Педро Домингос: «Современный успех ИИ — это локальный оптимум, а не финал»
42 мин🧠 Джеффри Хинтон о будущем ИИ: «Это сравнимо с изобретением колеса или электричества»
1ч 11м🔍 Архитектура RNN и LSTM: разбор лекции CS231N от Стэнфорда
27 мин🧠 История сверточных сетей: от забытых патентов до революции ImageNet
1ч 03м🧠 Как ИИ от Google помогает ученым составить полную карту мозга
39 мин🧠 Как случайные нейросети учатся ходить с помощью пластичности Хебба
37 мин🧠 Терри Сейновски: «Люди — это языковые модели в мозге приматов»
2ч 13м🚀 Экономика кремния: как физика памяти ограничивает развитие ИИ
49 мин🧩 Джефф Хинтон о будущем ИИ: от капсульных сетей до загадок человеческого мозга
14 мин🧮 Эндрю Ын: «Самый эффективный способ вычисления производных — справа налево»
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
54 мин🎥 Ян Лекун: «AGI не существует, человеческий интеллект специализирован»
26 минДжеффри Хинтон: «Человечество — лишь промежуточная фаза эволюции ИИ»
15 минЯнник Кильчер о Neural Cellular Automata: «локальные правила, сложный результат»
1ч 12м🧠 Стэнфордский курс CS221: Основы тензорных вычислений и обучения моделей
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
46 мин🧠 Андре ван Шайк о запуске суперкомпьютера DeepSouth на 100 миллиардов нейронов
2ч 49м🌌 Цензура, симметрии и тупик ИИ: манифест Педро Домингоса
48 мин🧠 Янник Килчер: «Градиенты — это не всё, что вам нужно»
1ч 21м🎯 Конец диктатуры правдоподобия: почему в 2023 году ИИ перешел на градиенты?
1ч 21м🧬 Как работают скоринговые и диффузионные модели: разбор Стэнфорда
1ч 16м🌍 Как устроена архитектура Transformers и зачем ей скалярное произведение
39 мин🧠 Константин Руш: «Осцилляторы помогают RNN запоминать последовательности до 10 000 шагов»
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
1ч 14м💍 Филипп Изола: «Трансформер — это кольцо всевластия в современном ИИ»
57 мин🚀 Как устроено внимание в ИИ: подробный разбор Гранта Сандерсона
1ч 12м🌱 Юрген Шмидхубер: от истоков глубокого обучения до колонизации космоса