RNN Symposium: Nando de Freitas - Learning to Learn, to Program, to Explore and to Seek Knowledge

RNN Symposium 2016: Alex Graves - Differentiable Neural Computer

RNN Symposium 2016: Panel Discussion - The Future of Machines that Learn Algorithms

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

RNN Symposium 2016: Mike Mozer - Neural Hawkes Process Memories

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Понимание сталей и термообработки

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

RNN Symposium 2016: Jürgen Schmidhuber - Intro to RNNs and Other Machines that Learn Algorithms

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

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

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

RNN Symposium 2016: Jürgen Schmidhuber - Asymptotically fastest solver of all well-defined problems

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

Управление поведением LLM без тонкой настройки

RNN Symposium 2016: Nal Kalchbrenner - Generative Modelling as Sequence Learning

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

Что происходит с нейросетью во время обучения?

RNN Symposium 2016: Paul Werbos - Deep Learning in RNNs: From Basics To New Data on the Brain