DLRM | Lecture 83 (Part 3) | Applied Deep Learning (Supplementary)

Neural Factorization Machines | Lecture 82 (Part 1) | Applied Deep Learning (Supplementary)

Tabular Data | Lecture 1 | Applied Deep Learning (Supplementary)

Что происходит с нейросетью во время обучения?

What is PyTorch | Building Recommender Systems with PyTorch | Joseph Spisak and Geeta Chauhan

Deep Recommender Systems at Facebook feat. Carole-Jean Wu | Stanford MLSys Seminar Episode 24

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Neural Collaborative Filtering | Lecture 81 (Part 4) | Applied Deep Learning (Supplementary)

SimSiam | Лекция 80 (часть 1) | Прикладное глубокое обучение (дополнительно)

The unique phenomenon of "XD" in Poland

Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems part 1

Как Netflix рекомендует фильмы? Факторизация матрицы

Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

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

«Что не так с квантовой физикой и путешествиями во времени?» – Д. Горбунов, А. Арбузов, А. Семихатов

Scaling Facebook's Deep Learning Recommender Model (DLRM) with UCC/XCCL

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Wide & Deep Learning | Lecture 81 (Part 3) | Applied Deep Learning (Supplementary)

Использование DLRM | Создание рекомендательных систем с помощью PyTorch | Максим Наумов и Дхиватс...

Bootstrap Your Own Latent (BYOL) | Lecture 79 (Part 3) | Applied Deep Learning (Supplementary)