Как понять свёрточную нейронную сеть? // Компьютерное зрение и свёрточные нейросети |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-12-06 04:04 Завершаем блок «Машинное обучение» из курса для учителей информатики. Рассматриваем датасет ImageNet и архитектуры LeNet, AlexNet, VGG, ResNet. Интерпретируемость нейронов сети. Transfer Learning. Илья Захаркин работает исследователем-программистом в Сколковском институте науки и технологий. Сегодня он расскажет о применении компьютерного зрения. Поговорим о свёрточных нейросетях и пройдём все этапы их разработки для задачи классификации. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|