Lecture 6: Recurrent Neural Networks (LSTM), Word Vectors, Introduction to Reinforcement Learning

Автор: Florian Marquardt

Загружено: 2021-02-07

Просмотров: 2997

Описание:

Lecture 6: Recurrent Neural Networks (LSTM), Word Vectors, Introduction to Reinforcement Learning

Contents: The inner workings of a long short-term memory (LSTM) recurrent network, simple examples for recurrent network applications, word vector encodings, first introduction to reinforcement learning

Lecture series by Florian Marquardt: Introduction to deep learning for physicists. The whole series covers: Backpropagation, convolutional networks, autoencoders, recurrent networks, Boltzmann machines, reinforcement learning, and more.

Lectures recorded in 2019, tutorials delivered in 2020 online. Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Germany (https://www.fau.eu).

https://pad.gwdg.de/Machine_Learning_...

This video on the official FAU channel:
https://www.fau.tv/clip/id/11537

Lecture 6: Recurrent Neural Networks (LSTM), Word Vectors, Introduction to Reinforcement Learning

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Lecture 7: Reinforcement Learning: Policy Gradient, Baseline, Simple Examples

Lecture 7: Reinforcement Learning: Policy Gradient, Baseline, Simple Examples

Machine Learning for Physicists (Lecture 1)

Machine Learning for Physicists (Lecture 1)

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

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

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

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

Advanced Machine Learning (lecture series)

Advanced Machine Learning (lecture series)

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

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

Что такое встраивание слов?

Что такое встраивание слов?

Lecture 22: Implicit Layers. Hamiltonian and Lagrangian Networks. Reinforcement Learning Overview.

Lecture 22: Implicit Layers. Hamiltonian and Lagrangian Networks. Reinforcement Learning Overview.

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

ПРОКОФЬЕВ - Гениальная сволочь

ПРОКОФЬЕВ - Гениальная сволочь

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Теорема Пуанкаре-Перельмана простыми словами – математик Алексей Савватеев | Научпоп

Теорема Пуанкаре-Перельмана простыми словами – математик Алексей Савватеев | Научпоп

Чат ПГТ 5.2 - это похоронная. Самый УЖАСНЫЙ релиз в истории ИИ

Чат ПГТ 5.2 - это похоронная. Самый УЖАСНЫЙ релиз в истории ИИ

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)