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

Семинар. PyTorch. Batch Normalization и Dropout

Автор: Deep Learning School

Загружено: 2020-11-08

Просмотров: 21115

Описание:

Занятие ведёт Григорий Лелейтнер.

Ссылка на ноутбук: https://drive.google.com/file/d/1iU1u...

---
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.

Поддержать канал можно по ссылке https://dls.samcs.ru/boost

За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://dls.samcs.ru/
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt

ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://mipt.ru/education/schools/fpmi
https://vk.com/miptfpmi — сообщество ФПМИ
https://t.me/fpmi_mipt — канал ФПМИ в ТГ
https://vk.com/abitu — сообщество абитуриентов
https://t.me/fpmi_abitu — ТГ-чат абитуриентов
https://t.me/fpmi_abitu_master — все о магистерских программах ФПМИ

Магистратура: https://mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments...

Семинар. PyTorch. Batch Normalization и Dropout

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Семинар. PyTorch. Оптимизаторы

Семинар. PyTorch. Оптимизаторы

Лекция. Регуляризация в Deep Learning

Лекция. Регуляризация в Deep Learning

Лекция. Сверточные нейронные сети

Лекция. Сверточные нейронные сети

#25. Алгоритм Batch Normalization | Нейросети на PyTorch

#25. Алгоритм Batch Normalization | Нейросети на PyTorch

Глубокое обучение. Лекция 8. Batch Normalization

Глубокое обучение. Лекция 8. Batch Normalization

Введение в графовые нейронные сети

Введение в графовые нейронные сети

Лекция. Градиентная оптимизация в Deep Learning

Лекция. Градиентная оптимизация в Deep Learning

#33. Остаточные нейронные сети (residual networks - ResNet) | Нейросети на PyTorch

#33. Остаточные нейронные сети (residual networks - ResNet) | Нейросети на PyTorch

Удары по экономике! Наша баржа не затонет? .. Обвал нефтегазовых доходов || Дмитрий Потапенко*.

Удары по экономике! Наша баржа не затонет? .. Обвал нефтегазовых доходов || Дмитрий Потапенко*.

Семинар 1. Введение в машинное обучение.

Семинар 1. Введение в машинное обучение.

Глубокое обучение. Лекция 8. Batch Normalization (2019-2020)

Глубокое обучение. Лекция 8. Batch Normalization (2019-2020)

Бизнесу НЕ ВЫЖИТЬ в России! 5 причин почему вам не нужно открывать свой бизнес / Борис Зарьков

Бизнесу НЕ ВЫЖИТЬ в России! 5 причин почему вам не нужно открывать свой бизнес / Борис Зарьков

Разведчик о том, как использовать людей

Разведчик о том, как использовать людей

Лекция. Архитектуры CNN

Лекция. Архитектуры CNN

Лекция. Архитектура Transformer. Decoder, QKV Attention

Лекция. Архитектура Transformer. Decoder, QKV Attention

СРОЧНО: Банк Англии Анонсировал Финансовый КРАХ на 2026 (Полный Отчет)

СРОЧНО: Банк Англии Анонсировал Финансовый КРАХ на 2026 (Полный Отчет)

Семинар. Введение в библиотеку Pytorch

Семинар. Введение в библиотеку Pytorch

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Modern Deep Learning (2023). Лекция 11. Layer Normalization

Modern Deep Learning (2023). Лекция 11. Layer Normalization

Лекция. Архитектура Transformer. Введение, Transformer Encoder

Лекция. Архитектура Transformer. Введение, Transformer Encoder

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]