Поиск
Найдено: 50
10 мин🔄 Эндрю Ын: «Я почти никогда больше не использую сигмоиду»
1ч 22м🧩 Ширина или глубина: математический спор об архитектуре нейросетей
56 мин🧠 Как нейросеть SIREN кодирует 3D-пространство и графику через синус
1ч 11м🛠 Эволюция архитектур CNN: путеводитель Стэнфорда по глубокому обучению
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
3ч 42м🧩 Внутри черного ящика: как ученые взламывают мышление нейросетей
54 мин🛑 Как архитектура Performers решает проблему квадратичной сложности классических трансформеров
56 мин🧠 Янник Кильчер: «SIREN — это революция в представлении сигналов»
1ч 11м🔍 Архитектура RNN и LSTM: разбор лекции CS231N от Стэнфорда
10 мин📈 Эндрю Ын: «Почему нейросети взлетели именно сейчас?»
30 мин🧬 Янник Килхер о слоях EvoNorm: «Это поиск на стероидах для конкретных задач»
31 минАлександр Мэттик: «Нейронные сети — это просто деревья решений»
1ч 16м🌍 Как устроена архитектура Transformers и зачем ей скалярное произведение
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
21 мин🧱 Аналоговый Redstone: как Янник Кильчер реализовал алгоритм обратного распространения ошибки в Minecraft
1ч 11м🧠 Stanford CS221: «Искусство обучения глубоких нейронных сетей»
2ч 37м🧬 Последний экзамен человечества: Дэн Хендрикс о безопасности сверхразума
50 мин📐 Томас Люкс о геометрии ИИ: почему нейросети — это адаптивная интерполяция
39 мин🕹 Как ИИ от DeepMind научился играть в Atari: разбор классической статьи от Янника Килчера
1ч 26мСтэнфорд о создании LLM: «Архитектура и гиперпараметры»
44 мин📉 Янник Килчер на NeurIPS 2023: главные тренды нейросетей
46 мин🧠 Яник Килчер о статье AlexNet: «Это начало революции глубокого обучения»
1ч 13м🎓 Математика глубокого обучения: как устроен алгоритм обратного распространения ошибки
57 мин🚀 Как архитектуры Scaling Transformer и Terraformer ускоряют инференс больших моделей
2ч 49м🚀 Эволюция Transformer: как ускорить инференс и снизить VRAM
1ч 17м🔄 Построение нейросетей с нуля: лекция MIT по TensorFlow, Keras и компьютерному зрению
18 мин🏛 Разбор классических нейросетей: Как устроены LeNet-5, AlexNet и VGG-16
1ч 20м🚀 Системная оптимизация DNN: от матриц до Tensor Cores
38 мин📊 Исследование Google Brain: как правильно настроить on-policy RL-агента
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
1ч 19м📉 Как Александр Мадри объясняет математику обратного распространения ошибки и концепцию Software 2.0
34 мин🛑 Кильхер о NFNets: «Примеры внутри пакета остаются неявно взаимосвязанными»
50 мин🧠 Александр Мэттик о пределах нейронных сетей и экстраполяции
44 мин📉 Итоги сессии NeurIPS 2023: от скрытых алгоритмов трансформеров до защиты от аппаратных сбоев
54 мин🛠 Как победить пустые пиксели с помощью формулы Фурье?
56 минРама Рамакришнан: «Как глубокое обучение меняет мир»
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
57 мин🚀 Как архитектура Terraformer ускоряет Transformers в 37 раз без потери качества
1ч 08м🔄 Как свёрточные нейросети победили ручные признаки: лекция в Стэнфорде
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
18 минДжош Стармер: как работают нейронные сети на самом деле
1ч 20м🚀 Правила масштабирования нейросетей и методы эффективной оптимизации
15 минЯнник Кильчер о Neural Cellular Automata: «локальные правила, сложный результат»
12 мин🏗 Эндрю Ын о Batch Norm: почему смещение «b» становится лишним?
11 мин🏗 Эндрю Ын: «Не изобретайте гиперпараметры, используйте проверенные архитектуры»
11 мин🐾 Как работает Softmax: математика и логика мультиклассовых нейросетей
16 мин🧩 Как устроены слои в CNN: руководство DeepLearning.AI
28 мин🚀 Ведущий MIT о PyTorch: от тензоров до обучения нейросетей