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

Математика автокодировщика: решённый пример прямого прохода и потери при реконструкции

Автор: Protorials By Saif

Загружено: 2025-12-03

Просмотров: 173

Описание:

Не можете понять, как автоэнкодеры сжимают и восстанавливают данные? В этом видео представлен полный пошаговый пример решения численной задачи с использованием неполного автоэнкодера.
Мы вручную прослеживаем одну точку данных через сеть, чтобы вычислить латентный код {h} и итоговую потерю восстановления (MSE). Вы увидите, почему весовые коэффициенты не могут идеально воспроизвести входные данные, создавая сигнал ошибки, необходимый для обратного распространения.

#АвтоэнкодерМатематика #глубокоеобучение #руководствопомашинномуобучению #НеполнотаАвтоэнкодер #нейронныесети #потеривосстановления #автоэнкодер #сжатиеданных

Математика автокодировщика: решённый пример прямого прохода и потери при реконструкции

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Градиентный спуск и его варианты: объяснение | Функция стоимости, скорость обучения и оптимизация

Градиентный спуск и его варианты: объяснение | Функция стоимости, скорость обучения и оптимизация

ВЫВОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ: веса выходного слоя и градиенты смещения

ВЫВОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ: веса выходного слоя и градиенты смещения

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Понимание автоэнкодеров: основы современного генеративного ИИ

Понимание автоэнкодеров: основы современного генеративного ИИ

Объяснение SGD с импульсом на простом рабочем примере

Объяснение SGD с импульсом на простом рабочем примере

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?

Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Как считает квантовый компьютер? Самое простое объяснение!

Как считает квантовый компьютер? Самое простое объяснение!

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

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

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

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

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

Миллиарды на ветер: Су-57 - главный авиационный миф России

Миллиарды на ветер: Су-57 - главный авиационный миф России

ХВАТИТ тратить деньги на новые ИИ-инструменты. Делайте ВМЕСТО ЭТОГО вот что

ХВАТИТ тратить деньги на новые ИИ-инструменты. Делайте ВМЕСТО ЭТОГО вот что

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]