Дмитрий Евдокимов: Вариационные автокодировщики. Data Science. One Hot Research |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-03-08 07:28 На лекции мы поговорим о вариационных автокодировщиках — моделях, представляющих данные в простых пространствах таким образом, чтобы любая точка из таких пространств отображалась во что-то похожее на наши данные. Это позволяет генерировать картинки, звук, тексты и многое другое, а так же эффективно сравнивать сгенерированные объекты между собой по смыслу. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|