Публикации по теме 'fau-lecture-notes'
Шаблоны глубокого проектирования
Обучение известных операторов — часть 4
Шаблоны глубокого проектирования
Навигация
Это конспект лекций FAU YouTube Lecture Deep Learning . Это полная стенограмма видео лекции и соответствующие слайды. Мы надеемся, вам понравится это так же, как видео. Конечно, эта стенограмма была создана с использованием методов глубокого обучения в основном автоматически, и вручную были внесены лишь незначительные изменения. "Попробуй сам!" Если вы заметили ошибки, сообщите нам об этом!..
Оптимальный классификатор
Конспект лекций FAU по распознаванию образов
Оптимальный классификатор
Введение в байесовский классификатор
Это конспект лекций FAU на YouTube Распознавание образов . Это полная стенограмма видео лекции и сопоставление слайдов . Исходники для слайдов доступны здесь . Мы надеемся, вам понравится это так же, как видео. Эта стенограмма была почти полностью сгенерирована машиной с использованием AutoBlog , и были внесены лишь незначительные изменения вручную. Если вы заметили..
Конспект лекций по глубокому обучению: потери и оптимизация - часть 1
Конспект лекций FAU по глубокому обучению
Убыток и оптимизация - Часть 1
Классификация и регрессионные потери
Это конспекты лекции FAU Глубокое обучение на YouTube. Это полный текст лекции и соответствующие слайды. Надеемся, вам понравится это не меньше, чем видео. Конечно, эта стенограмма была создана с помощью методов глубокого обучения в значительной степени автоматически, и были внесены лишь незначительные изменения вручную. Если вы заметили ошибки, сообщите нам об..
Примечания к лекциям по глубокому обучению: сети с прямой связью — Часть 3
Конспект лекций FAU по глубокому обучению
Сети прямого распространения — часть 3
Алгоритм обратного распространения
Это конспект лекций FAU YouTube Lecture Deep Learning . Это полная стенограмма видео лекции и соответствующие слайды. Мы надеемся, вам понравится это так же, как видео. Конечно, эта стенограмма была создана с использованием методов глубокого обучения в основном автоматически, и вручную были внесены лишь незначительные изменения. Если вы заметили ошибки,..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..