跳到主要内容
停靠面板
Call us : +7(812) 346-48-37
E-mail :
kgsemenova@etu.ru
您正在用访客帐号访问 (
登录
)
简体中文 (zh_cn)
Русский (ru)
English (en)
简体中文 (zh_cn)
Введение в нейронные сети (09.04.01, 2021)
首页
课程
Учебные курсы
09.04.01, 2021 Грант ИИ «Применение искусственного интеллекта в физиологии и медицине» 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника»
Введение в нейронные сети (09.04.01, 2021)
Метрические задачи машинного обучения (metric learning)
Конспект лекции
Конспект лекции
标记完成
点击
9.docx
链接查看此文件
◄ Видеолекции "Автокодировщики"
跳至...
跳至...
Объявления
Оценочные средства
Фонд оценочных средств
Методические материалы
Конспект лекции
Видеолекции "Функции одного аргумента и их точки минимума"
Видеолекции "Точки минимума функций многих переменных"
Методические материалы по практическим работам
Методические рекомендации и план проведения занятия
Конспект лекции
Видеолекции "Сложные функции и графы вычислений"
Конспект лекции
Видеолекции "Искуственные нейронные сети"
Видеолекции "Задача регрессии для нейронных сетей"
Конспект лекции
Видеолекции "Инициализация весов и нормализация данных"
Видеолекции "Регуляризация"
Видеолекции "Дропаут и нормализация по мини-батчам"
Конспект лекции
Видеолекции "Задача классификации для нейронных сетей"
Конспект лекции
Видеолекции "Контроль качества обучения"
Конспект лекции
Видеолекции "Распознавание картинок нейросети, фильтры и свертки"
Видеолекции "Сверточные нейронные сети"
Видеолекции "Очень большие сверточные нейронные сети"
Видеолекции "Сегментация изображений"
Конспект лекции
Видеолекции "Автокодировщики"
Видеолекции "Метрические задачи машинного обучения"
Конспект лекции
Видеолекции "Понятие о состязательных сетях"
Конспект лекции
Видеолекции "Обработка текстов"
Конспект лекции
Видеолекции "Обработка последовательностей"
Видеолекции "Метрические задачи машинного обучения" ►
Введение в нейронные сети (09.04.01, 2021)
常规
Поиск точки минимума функции с помощью градиентного спуска
Графы вычислений и алгоритм обратного распространения ошибки
Тренировка нейросети для задачи регрессии
Технологии тренировки глубоких нейронных сетей (дропаут, регуляризация, нормализация)
Задача классификации для нейронных сетей
Контроль качества натренированных нейронных сетей
Распознавание изображений, свёрточные нейронные сети и фильтры. Задача сегментации изображений. Сеть U-net
Автокодировщики
Метрические задачи машинного обучения (metric learning)
Понятие о состязательных сетях (GAN)
Обработка текстов
Рекуррентные нейронные сети, их применение для обработки последовательностей: текстов, аудио- и видеофайлов
首页
日程管理