• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

CNN Architecture explained скачать в хорошем качестве

CNN Architecture explained 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
CNN Architecture explained
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: CNN Architecture explained в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно CNN Architecture explained или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон CNN Architecture explained в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



CNN Architecture explained

In this video, we learn all about the Convolutional Neural Network (CNN) Architecture and it’s 4 building blocks: Filtering layers Max pooling layers Flatten layer Fully connected layer 0:00 CNN architecture overview 4:04 Filtering layers 13:20 Max pooling layers 17:25 Flatten layer 18:04 Fully connected layer 19:43 Parameters to optimize in a CNN Filtering animation shown in the lecture: https://poloclub.github.io/cnn-explai... ================================================= ✉️ Join our FREE Newsletter: https://vizuara.ai/our-newsletter/ ================================================= Vizuara philosophy: As we learn AI/ML/DL the material, we will share thoughts on what is actually useful in industry and what has become irrelevant. We will also share a lot of information on which subject contains open areas of research. Interested students can also start their research journey there. Students who are confused or stuck in their ML journey, maybe courses and offline videos are not inspiring enough. What might inspire you is if you see someone else learning and implementing machine learning from scratch. No cost. No hidden charges. Pure old school teaching and learning. ================================================= 🌟 Meet Our Team: 🌟 🎓 Dr. Raj Dandekar (MIT PhD, IIT Madras department topper) 🔗 LinkedIn:   / raj-abhijit-dandekar-67a33118a   🎓 Dr. Rajat Dandekar (Purdue PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / rajat-dandekar-901324b1   🎓 Dr. Sreedath Panat (MIT PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / sreedath-panat-8a03b69a   🎓 Sahil Pocker (Machine Learning Engineer at Vizuara) 🔗 LinkedIn:   / sahil-p-a7a30a8b   🎓 Abhijeet Singh (Software Developer at Vizuara, GSOC 24, SOB 23) 🔗 LinkedIn:   / abhijeet-singh-9a1881192   🎓 Sourav Jana (Software Developer at Vizuara) 🔗 LinkedIn:   / souravjana131  

Comments
  • Backpropagation in Convolutional Neural Networks 1 год назад
    Backpropagation in Convolutional Neural Networks
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • How Transfer Learning Powers CNNs 3 дня назад
    How Transfer Learning Powers CNNs
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Lecture 27: Neural Network Activation Functions 1 год назад
    Lecture 27: Neural Network Activation Functions
    Опубликовано: 1 год назад
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 3 недели назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Machine Learning: Teach by Doing
    Machine Learning: Teach by Doing
    Опубликовано:
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Understanding CNNs In Minutes - Machines Recognizing Objects 1 месяц назад
    Understanding CNNs In Minutes - Machines Recognizing Objects
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Фильм Алексея Семихатова «ГРАВИТАЦИЯ» 2 дня назад
    Фильм Алексея Семихатова «ГРАВИТАЦИЯ»
    Опубликовано: 2 дня назад
  • GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем 1 год назад
    GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем
    Опубликовано: 1 год назад
  • Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код 3 месяца назад
    Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 1 месяц назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Новые функции NotebookLM просто невероятны. 2 недели назад
    Новые функции NotebookLM просто невероятны.
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии? 2 недели назад
    Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час 1 год назад
    Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час
    Опубликовано: 1 год назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 2 месяца назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 2 месяца назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5