213 — Ансамбль сетей для повышения точности глубокого обучения

214 - Improving semantic segmentation (U-Net) performance via ensemble of multiple trained networks

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

215 - 3D U-Net для семантической сегментации

Tips Tricks 20 - Understanding transfer learning for different size and channel inputs

Machine Learning

Как справиться с неопределенностью в глубоком обучении #1.1

⚡️ Флот РФ ударил по Киеву || Зеленский предложил Путину сделку

Deep Learning with Ensembles of Neocortical Microcircuits - Dr. Blake Richards

Квантование против обрезки против дистилляции: оптимизация нейронных сетей для вывода

Магия транзисторов: как мы научили компьютеры думать с помощью кусочков кремния?

Медицина и опасные идеи: на что способна современная генетика? Константин Северинов

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Итоги года в беспилотии. Взгляд русского инженера. Часть 1.

Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон

Комплексные числа. Как мнимое стало реальным // Vital Math

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Учебное пособие по машинному обучению Python - 21: Ансамблевое обучение - Бэггинг

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

НЕВИДИМОЕ ВЕЩЕСТВО, ИЗ КОТОРОГО СОСТОИТ ВСЕЛЕННАЯ: ТЁМНАЯ МАТЕРИЯ. Семихатов, Сурдин, Боос