Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети

6. Обучение нейронных сетей. Часть I

7. Обучение нейронных сетей. Часть II

8. Программное обеспечение для глубокого обучения

9. Сотовая нейронная сеть

10. Рекуррентные нейронные сети

Если вам понравился видеокурс, смотрите продолжение в альбоме:

https://vk.com/videos-54530371?section=album_56086478

11. Обнаружение и сегментация

12. Визуализация и понимание

13. Генерирующие модели

14. Обучение с подкреплением (RL)

15. Эффективные методы и оборудование для глубокого обучения

16. Состязательные примеры и состязательное обучение


Источник: vk.com

Комментарии: