Поиск
Найдено: 15
1ч 18м📉 Стэнфорд CS224N: Эволюция языковых моделей от N-грамм до RNN
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
1ч 16м🧠 Рама Рамакришнан об основах NLP: «Начинайте с простого»
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
1ч 11м🛠 Эволюция архитектур CNN: путеводитель Стэнфорда по глубокому обучению
34 мин🖼 Big Transfer (BiT): как Google адаптировал успех BERT для компьютерного зрения
40 мин🌐 Янник Килчер разобрал метод Noisy Student для ImageNet
1ч 35м🏛 Коннор Танн: как байесовский подход меняет современное машинное обучение
13 минЯнник Килчер о методе mixup: «Простой способ улучшить нейросети»
11 мин⚖ Почему Batch Normalization ускоряет обучение нейронных сетей
1ч 17м🔄 Построение нейросетей с нуля: лекция MIT по TensorFlow, Keras и компьютерному зрению
34 мин🛑 Кильхер о NFNets: «Примеры внутри пакета остаются неявно взаимосвязанными»
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети