Podstawowe architektury sieci neuronowych: jednokierunkowa, warstwowa, rekurencyjna, Hopfielda

Działanie dwuwejściowego neuronu, suma pobudzeń, funkcje aktywacji – progowa, sigmoidalna, ReLU

Wprowadzenie do sieci neuronowych: regresja, biologia, budowa neuronu, próg i funkcja aktywacji

Rekurencyjne Sieci Neuronowe

Sieci neuronowe od podstaw: AI od środka. Jak to wszystko działa?

Wprowadzenie do obliczeń neuronowych prof.Ryszard Tadeusiewicz 1/2

Patryk Miziuła, Uczenie maszynowe – jak zacząć (meetup 37)

Jak zaprogramować sztuczną inteligencję?

Teoria AI | Budowa i zasada działania głębokiej sieci neuronowej (DNN) w 15 minut!

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

Głębokie i konwolucyjne sieci neuronowe: architektura, warstwy i funkcje aktywacji, uczenie

Удаляем свои фото, выходим из чатов, скрываем фамилию? Как избежать штрафов

Grzegorz Łoś - Maszynowe rozpoznawanie obrazów w praktyce (meetup 38)

Konwolucyjne Sieci Neuronowe

Sieci neuronowe

Uczenie maszynowe – wstęp. Rodzaje uczenia. Deskrypcja i predykcja. Klasyfikacja a regresja.

Wykład na temat sztucznych sieci neuronowych jako aproksymatorów funkcji

Dlaczego sieci neuronowe działają tak dobrze?

Sieci neuronowe - na granicy neurocybernetyki i sztucznej inteligencji, Ryszard Tadeusiewicz

Uczenie sieci neuronowych - część 1

Uczenie maszynowe nienadzorowane, sztuczne sieci neuronowe Kohonena (SOM)