Начало 2:50
В этом уроке мы познакомимся с функцией активации, способами инициализации матрицы весов, а также с фреймворком PyTorch, который поможет в реализации различных частей нейронных сетей, которые мы раньше создавали “руками“. Особенно важно, что теперь не придется вычислять градиенты вручную таких сложных частей, как функция ошибки или прямой проход, все это будет делать PyTorch.
21 view
9
3
1 month ago 01:29:14 1
PyTorch. Основы нейросети. Теория и практика для начинающих
9 months ago 00:35:01 1
ЕСЛИ МЫ ДУМАЕМ, ЧТО, ЧТО ТО ЗНАЕМ О ФУНКЦИЯХ ПИТОН, БОЛЬШОЕ ЗАБЛУЖДЕНИЕ
10 months ago 01:06:53 1
Если на 90 процентов уверены, что программистом Python не станете. Сделайте так — все получится.
11 months ago 00:46:45 1
Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python
1 year ago 00:06:45 1
Как стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском)
2 years ago 00:32:01 1
Как работает механизм внимания в нейронных сетях?
2 years ago 02:50:24 16
Конкурс курсовых работ. День первый.
2 years ago 01:02:16 8
Мастер-класс “Нейронная сеть с 0. PyTorch“
2 years ago 03:58:09 6
Конкурс курсовых работ. День второй.
4 years ago 00:36:55 21
PyTorch. Основы | deepschool
4 years ago 01:12:41 17
Основы Deep Learning 1- Линейные модели, Функции ошибок, Градиентный спуск
4 years ago 00:18:10 1
Задачи sequence to sequence в машинном обучении - «Школа Больших Данных» Москва
4 years ago 01:30:41 3
11_Сверточные нейронные сети. Принципы работы и примеры
5 years ago 02:56:33 17
Машинное обучение. Основные понятия глубокого обучения. Знакомство с pytorch