Vídeos relacionados
26:47
Лекция 5 Параметры нейронных сетей прямого распространения. Внешние и внутренние параметры.
28:12
PYTORCH FROM SCRATCH - TENSORS AND NEURAL NETWORKS
50:57
Прогнозирование на Питон в примерах и задачах. Лекция 4. Сезонная декомпозиция. Алгоритм. Пример.
1:38:31
Основы глубинного обучения, лекция 10 — seq2seq модели и механизм внимания
27:14
Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5
36:44
Кластеризация методом DBSCAN. Два примера. Выбор параметров эпсилон и М. Недостатки метода DBSCAN.
19:12
От нейронных сетей через глубокое обучение к трансформерам. Лекция 1. Введение.
1:10:36
Физику ведёт физрук: что происходит в школах? САВВАТЕЕВ | КОПАНЦЕВ
![baixar [DeepLearning | Video 2] Gradient Descent: How Neural Networks Learn mp3](https://i0.wp.com/s.ytimg.com/vi/f9oDe4Yq4E0/mqdefault.jpg?resize=100,100)
20:52
[DeepLearning | Video 2] Gradient Descent: How Neural Networks Learn
52:21
Электричество НЕ течёт по проводам — тревожное открытие Ричарда Фейнмана
57:45