Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Объяснение на языке Python

Автор: Binod Suman Academy

Загружено: 2020-06-26

Просмотров: 67555

Описание:

Объяснены все важные элементы сверточных нейронных сетей на примере кода Keras Python.

Что представляют собой такие элементы, как ядро, шаг, заполнение, объединение и сглаживание?
Как эти элементы помогают уменьшить размерность, сохраняя все важные признаки.
Какова формула для определения размерности выходного слоя?

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула    • Convolutional Neural Networks | CNN | Kern...  

Нейронные сети — Алгоритм прямого распространения | Матрица, лежащая в основе | Прямое распространение в глубокой сети.    • Neural Networks - Feedforward Algorithm | ...  

Плейлист по глубокому обучению    • Deep Learning  

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Объяснение на языке Python

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Рекуррентные нейронные сети | Учебное пособие по RNN LSTM | Зачем использовать RNN | На доске | С...

Рекуррентные нейронные сети | Учебное пособие по RNN LSTM | Зачем использовать RNN | На доске | С...

But what is a convolution?

But what is a convolution?

Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python

Свёрточная нейронная сеть с нуля | Математика и код на Python

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Kernel Size and Why Everyone Loves 3x3 - Neural Network Convolution

Kernel Size and Why Everyone Loves 3x3 - Neural Network Convolution

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Image Classification using CNN Keras | Full implementation

Image Classification using CNN Keras | Full implementation

Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го...

Сеть Хопфилда: как хранятся воспоминания в нейронных сетях? [Нобелевская премия по физике 2024 го...

Visualizing Convolutional Neural Networks | Layer by Layer

Visualizing Convolutional Neural Networks | Layer by Layer

Keras easy explained tutorial for Beginners | Creating Deep Learning Model in Jupyter Notebook

Keras easy explained tutorial for Beginners | Creating Deep Learning Model in Jupyter Notebook

How convolutional neural networks work, in depth

How convolutional neural networks work, in depth

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Neural Network Architectures & Deep Learning

Neural Network Architectures & Deep Learning

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

Объяснение метода максимального пула в сверточных нейронных сетях

Объяснение метода максимального пула в сверточных нейронных сетях

Lecture 7: Convolutional Networks

Lecture 7: Convolutional Networks

Золотое сечение — Алексей Савватеев / ПостНаука

Золотое сечение — Алексей Савватеев / ПостНаука

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]