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

Frank Noé: "Intro to Machine Learning (Part 1/2)"

Автор: Institute for Pure & Applied Mathematics (IPAM)

Загружено: 2019-10-08

Просмотров: 9285

Описание:

Watch part 2/2 here:    • Frank Noé: "Intro to Machine Learning (Par...  

Machine Learning for Physics and the Physics of Learning Tutorials 2019

"Intro to Machine Learning (Part 1/2)"
Frank Noé, Freie Universität Berlin

Institute for Pure and Applied Mathematics, UCLA
September 5, 2019

For more information: http://www.ipam.ucla.edu/programs/wor...

Frank Noé: "Intro to Machine Learning (Part 1/2)"

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Frank Noé:

Frank Noé: "Intro to Machine Learning (Part 2/2)"

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

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

Zohreh Davoudi - Quantum Simulation for Quantum Field Theories, Part 1 of 2

Zohreh Davoudi - Quantum Simulation for Quantum Field Theories, Part 1 of 2

Michael Craig - Machine Learning on molecular data

Michael Craig - Machine Learning on molecular data

Learning Physics Informed Machine Learning Part 1- Physics Informed Neural Networks (PINNs)

Learning Physics Informed Machine Learning Part 1- Physics Informed Neural Networks (PINNs)

Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения

Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения

Can AI discover new laws of physics? | Max Tegmark and Lex Fridman

Can AI discover new laws of physics? | Max Tegmark and Lex Fridman

ICLR 2021 Keynote -

ICLR 2021 Keynote - "Geometric Deep Learning: The Erlangen Programme of ML" - M Bronstein

Scientific Machine Learning: Physics-Informed Neural Networks with Craig Gin

Scientific Machine Learning: Physics-Informed Neural Networks with Craig Gin

Feynman's Lost Lecture (ft. 3Blue1Brown)

Feynman's Lost Lecture (ft. 3Blue1Brown)

An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications

An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

Краткое введение в энтропию, кросс-энтропию и KL-дивергенцию

Краткое введение в энтропию, кросс-энтропию и KL-дивергенцию

Physics Informed Machine Learning: High Level Overview of AI and ML in Science and Engineering

Physics Informed Machine Learning: High Level Overview of AI and ML in Science and Engineering

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Reinforcement Learning: Machine Learning Meets Control Theory

Reinforcement Learning: Machine Learning Meets Control Theory

Atoms in Motion, The Feynman Lectures on Physics, Vol.  I, Ch.  1

Atoms in Motion, The Feynman Lectures on Physics, Vol. I, Ch. 1

Surya Ganguli | Statistical mechanics of neural networks

Surya Ganguli | Statistical mechanics of neural networks

Stanford CS229: Machine Learning Course, Lecture 1 - Andrew Ng (Autumn 2018)

Stanford CS229: Machine Learning Course, Lecture 1 - Andrew Ng (Autumn 2018)

Machine Learning Techniques for Quantum Many-Body Physics - Lecture 1

Machine Learning Techniques for Quantum Many-Body Physics - Lecture 1

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com